昨天回学校和师弟聊天，谈起了最近比较热门的无人驾驶

虽然他所在的公司是一家做室内服务型机器人的公司，但是所采用的原理大同小异，畅聊了几个小时一直到深夜，用一句话来形容他现在所做的事情——非常酷！

传统的导航方式及局限

相信在大学玩过机器小车的同学都知道，通过传感器，机器人能识别地面的线路，采集数据后根据写好的程序作出相应的判断，是直走左转右转，停止还是加速等等。现在亚马逊和阿里巴巴等大型的仓储都有采用这种技术，机器人识别地面上的横线来进行货物的搬运。

但是在民用和商业场所的地方，想想在地面上画出难看的线条供机器人识别行走，不但不美观，而且会由于人群走动，遮挡物等导致线路无法识别。

室内导航解决的办法是什么？

其实很简单，通过三步：

1、室内的机器人先采集好所在区域内的地图并绘制出来，采集的方式可以是红外，雷达等等，获得了一些列的地图点。

2、采集完地图后，告诉机器人所在的起始点和终点，通过二叉树等算法生成路径。

3、通过采集周围环境的数据判断目前在地图中的位置，并驱动底盘前进。

师弟告诉我，他们公司的服务型机器人，在陌生环境中使用，整个采集加调试的过程一个下午就能搞定，十分迅速。

如何定位？

可能有人会纳闷为什么机器人能实现在室内的定位？室内GPS精度低不说，还可能收不到。

但实际上，通过雷达在极短的时间内发射一次并迅速调整角度继续发射就能获得360°范围内的数据采集，再通过和现有的数据地图进行匹配，就能做到室内的定位。即使有人员的走动或摆放物的移动，但是只要匹配度达到一定的数值，就认为当前是在数据地图中的某个位置，因为数据地图中，墙壁等基本是不会变动的。

此外，还通过行走的距离距离初始点的距离也能获得当前在数据地图中的位置。

通过这两种方式来实现简单的定位。

如何避开障碍物？

机器人在行走时会检测前方有没有障碍物，真实的环境在数据地图中就是一个个的小块，如果前方出行障碍物，会把当前前方有障碍物的小块标记为负分，重新计算最优的道路，从而绕过障碍物或停止。

目前发展的局限性

一、成本居高不下

例如雷达，驱动器，芯片等等，做的最好的还是国外，成本居高不下，即使产品做出来了，要实现大规模民用和商用还是有很大的困难。

二、智能度不够

师弟讲述了他们公司卖的产品在高档的KTV中代替服务员运输物品，但是由于机器人不能处理复杂的问题，也无法做到人这般的察言观色富有情感和再学习，所以用机器人替代服务员现在还不可行。

类比无人驾驶汽车和无人机

无人驾驶和无人机总体上也是通过两步

一、通过数据地图来进行路径规划

二、再通过周围环境来判断路线和驱动行走

具体的技术方面不多讲，我也不太懂：）