把机器人建图做成一门极致艺术的SLAM 3.0到底是何方神圣？

　机器人在未知场景中，要想实现类人般的智能移动，必须要具备地图构建及导航能力。地图的好坏，直接影响机器人在环境中的定位和导航能力 。

　　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。

　　

　　机器人各类应用场景地图

　　

　　▲ SLAM 3.0 ——采用图优化的SLAM方式

　　SLAM 3.0 相比较于前两代，采用图优化方式进行构图，能实现百万平米级别的地图构建能力，同时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。

　　

　

　下面，我们就来看看SLAM 3.0的大 不 同。

 

　　| 利用SharpEdge构建高精度地图

　　SLAM 3.0 采用SharpEdge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，构建的地图规则、精细，直接使用，进一步提升了定位的精确性，无需二次优化修饰，直接满足用户预期。