近年来，随着计算机、人工智能及传感技术的发展，移动机器人的研究及开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。在医院、餐厅、商场、酒店等地各类服务机器人开始“崭露头角”，尤其是拥有激光SLAM技术的移动机器人。
机器人想要在陌生环境中实现自主移动，就必须涉及到自主定位导航技术，自主定位导航技术可帮助机器人提供地图数据、构建高精度地图，并基于该地图数据实现自主路径规划及导航服务。
作为业内最早从事激光SLAM技术的企业之一，思岚科技在该领域已有丰富的研发及实践经验，从09年开始思岚科技就着手激光雷达的研发，以激光雷达作为进入赛道的切入点，激光雷达是实现机器人自主移动的核心传感器，它能够让机器人“看见”周围环境。对周围环境进行实时扫描及采集，对采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离的点云数据，通过SLAM系统可对不同时刻的两片点云数据进行匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了机器人本身的定位问题。
激光雷达的出现使得测量更精准，误差模型更简单，在室内环境中运行稳定，当然，除了室内，针对室外（即使是强光直射）环境也同样有运行稳定的激光雷达。另外，由于点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变的更为直观。
与激光雷达同步的 SLAM系统思岚科技也已更新至第三代，摒弃了固有的栅格地图，采用图优化方式进行构图，可实现百万平米级别的构图能力，拥有主动式回环闭合纠正能力，能很好的消除长时间运行导致的里程累计误差，成为目前行业中最受欢迎的定位导航方式。
相比较粒子滤波每次直接将传感器数据更新进入栅格地图进行增量式构建的做法，基于图优化的SLAM 3.0 摒弃固定的栅格地图，存储地图构建过程中调整了图结构中每个节点的pose和对应的传感器信息以及所有关键点构建的位姿关系图，利用全部的机器人位姿信息和对应传感器数据生成环境地图。
当机器人运动到已经探索过的原环境时，SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后，SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正（即进行图优化），从而能有效的进行闭环后地图的修正，实现更加可靠的环境建图。即使当时地图上看误差较大，SLAM 3.0也可灵活对已产生的地图进行调整。
如今，在思岚科技最新自主定位导航方案中均采用了SLAM 3.0技术，使得机器人能轻松面对各类复杂的商用环境。
在理论、技术及产品落地上，激光SLAM技术都较为成熟，因而成为现下最受欢迎的定位导航方式，尤其是在本次抗疫中，拥有激光SLAM技术的服务机器人更是站上了“风口浪尖”。
