承接上文
服務機器人相比工業（專業）機器人，面對的工作環境是未知的，存在很多不確定性，所以，必須要對周圍的環境有高效的感知、識別、理解、判斷及行動能力。
機器人想要擁有高效的感知、識別、理解等能力，離不開這些關鍵技術的輔助和幫助。
機器人常見的三個通用的技術層：定位導航、人機交互和環境交互技術。
首先，來了解一下定位導航技術。
機器人想要完成自主定位導航，就必須擁有自主完成地圖構建，精準識別每一個障礙物，並進行及時有效規避的能力。同時，還要能清楚自身所在位置及座標，反饋給上層應用，協助完成定位導航。
所以，這就涉及到機器人的感知能力，需要有“眼睛”（如：激光雷達）等來幫助機器人感知周圍環境，構建有效的地圖數據，配合相應算法，完成運算，實現自主定位導航。
激光雷達“眼中”的世界
自主定位導航技術按照所實現的功能進行劃分的話，可包含如下內容：
每個部分在實際工作當中是緊密聯繫在一起的，下圖展示了一個典型的自主定位導航系統內部各組件的框架：
目前，市面上常見的用來輔助機器人完成自主定位導航的技術就是激光SLAM和VSLAM，兩者各有優點。
由於視覺方案受環境光限制較多，而激光雷達可以不受光線影響，實時測量周圍物體和障礙物的距離，再加上近幾年激光雷達成本逐漸下降，被認為是目前最具優勢的感知方案。
未來，多傳感器的融合必然也是大勢所趨。融合來自多個傳感器的感知數據（如：超聲波、防跌落、防碰撞傳感去、深度攝像頭等）,以產生更可靠、準確、全面的信息，精確地反映檢測對象的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。
下面，我們來說說人機交互技術。
機器人在擁有基礎的自主定位導航技術之後，想要進一步發揮自身作用，還需要擁有人機交互的能力。人機交互技術能讓機器人進一步瞭解人類，瞭解用戶訴求，從而為用戶提供更個性化的服務。
目前，人機交互技術主要包含語音識別、語義理解、人臉識別、圖像識別、體感/手勢交互等技術。通過語音識別、合成、理解等技術，實現更精準的營銷和專屬服務。通過人臉識別，可幫助商家精準得識別用戶，並主動與用戶打招呼，提升用戶體驗……
人機交互技術的成熟，使其得到了很好的商業落地應用，在很多的AI平臺、機器人及C端產品中都能找到相應應用案例。
最後，就是環境交互技術。
環境交互技術就是解決機器人除了運動之外的其他動作，比如機械臂、物體抓取等。這就涉及到機器人怎麼去抓？怎麼樣去控制？以及怎麼去操控？
機械臂涉及到機械、控制、計算機等，包含了機器人手指末端的利用、觸覺控制等等，這就需要傳感器來幫助識別。
在有了關鍵技術的輔助下，接下來就是產品類公司所要考慮的，如何找準用戶核心需求，快速找準市場定位，鋪貨市場，讓部分先行產品在“部分群體和市場率先應用”，進一步深入各個領域。
下一節，我們再來看看對於技術和產品類公司來說，需要把握哪些趨勢和要點，以實現機器人激流勇進、突出重圍，成為AI輸出利器？
下一節，不見不散~
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