目前，机器人在各大场景下都有落地应用，“大放异彩”。但同时，机器人作为一个技术驱动型产业，想要立足，核心技术是关键，能落地也是关键。

思岚科技，让机器人移动更智能。为了帮助机器人适应多种应用环境，思岚优化了软件算法、强化了建图引擎，让机器人在复杂、大面积的场景下也能轻松应对，稳定发挥，完成定位导航任务。这一切，归功于思岚自研的第三代SLAM算法SLAM3.0。

传统的SLAM有着一些令人诟病的弊端，因为通过同时绘制多个不同的可能地图实现对闭环的穷尽，因此原理上不可能对已经画过的地图做修正和调整，从而导致一步错便步步错，每次地图更新必须直接修改，全部推倒重来。

反观SLAM3.0，则针对各类问题进行了大幅优化和修正，极大提升了使用体验。综合而言，其中的7项黑科技值得一提。

1.利用SharpEdgeTM 构建高精度地图

SLAM3.0 采用SharpEdgeTM精细化构图技术构建高精度、厘米级别地图，超高分辨率。同时，构建的地图无需二次优化修饰，直接满足用户预期，拥有百万平米级别的地图构建能力，从而造就了行业“美观、真实”高精度建图的标杆。

2.基于图优化的SLAM方式

基于图优化的SLAM3.0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。

3.主动式回环闭合纠正

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，可使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正，从而有效进行闭环后地图的修正，实现更加可靠的环境建图。

4.支持多传感器融合

除激光雷达传感器外， SLAM 3.0 同时支持深度摄像头、超声波、物理碰撞、跌落等各类其他传感器数据，并实时进行融合，实现可靠导航。并且，拥有标准化的扩展传感器协议规范，使用者可自行定义扩展新型传感器，降低对激光雷达性能的依赖。

5.支持多种不同种类的自主移动平台

目前，机器人行业并未存在一个统一的标准，功能、外形上都存在差异。SLAM 3.0的发布，支持多种类型的移动平台，助力打造细分领域的智能机器人，并可针对封闭环境的自动驾驶进行特性专门设计。

6.封闭场景导航算法支持

思岚SLAM3.0相较开源SLAM方案，还支持如：虚拟墙、虚拟轨道、自主充电、电梯调度等功能，让机器人提供更好的自主定位导航服务。

7.实时存储地图数据

建图优化引擎具有实时存储地图数据的能力。地图数据始终存在于建图中心或者移动端内存里，控制端与建图中心断开连接时地图数据不会丢失，在移动端没有断电的情况下地图数据也不会丢失。

正因为如此多的技术赋能，使SLAM3.0成为了目前行业中最受欢迎的定位导航算法。当前，思岚科技已建立起核心的技术壁垒，并形成了“算法迭代-性能稳定-新品频出”的正循环。

伴随着机器人行业的成长和发展，思岚将继续为机器人的“智脑”叠加更多的Buff，用科技的力量持续助力中国“智造”的机器人走入千家万户。