针对移动机器人自主定位导航功能的实现方案，目前业内主流的方案是激光雷达 + SLAM，而多传感器融合方案是发展的趋势。

激光SLAM主要是通过激光传感器扫描周围环境，在系统中创建地图，并且在机器人运动过程中不停的获取环境的信息，与地图数据进行匹配定位，并配合运动控制器，控制算法来实现机器人的自主移动。

然而激光雷达本身的价格比较昂贵，同时伴随着移动机器人场景的复杂化和多样性，单一的激光SLAM不可能完全满足移动机器人的自主定位导航功能。这个时候就需要通过其他的传感器进行辅助定位导航。

比如防碰撞传感器可以辅助机器人在复杂多变，环境不受控制的应用场所中实时动态识别环境中的人或者移动障碍物，超声波传感器可以辅助机器人及时识别、避让玻璃、镜面等高透材质障碍物，视觉传感器可以辅助机器人采集更多的语义信息进行更好的分析定位等等。

只有将深度摄像头、超声波、雷达等传感器进行融合，才能更好的帮助机器人全面感官周围环境，进行自主定位与导航，从而实现规避障碍物及路线规划。6月2日晚7点，在智东西公开课AI技术教研组所策划推出的「移动机器人技术系列课」中，我们邀请到思岚科技联合创始人兼CTO黄珏珅，并围绕《利用多传感器融合技术解决机器人可靠定位导航问题》这一主题进行直播讲解。

黄珏珅毕业于上海交通大学，现任思岚科技联合创始人兼CTO。他主要参与开发Slamware机器人室内定位导航系统、Slamware Cube/Core机器人算法系统模块、ROS机器人操作系统、RoboStudio机器人管理开发等核心产品。

在本次的课程中，黄总将从移动机器人与自主定位导航的关系出发，深度讲解基于激光SLAM以及多传感器融合的自主定位导航技术，最后就现有的自主定位导航技术在室内外环境中的挑战进行分析与方案分享。