SLAMTEC Aurora在室内场景中的应用优势

大家好!此前发布的机器狗和割草机测评收获了广大读者的强烈反响。

近期有热心读者问小岚：当场景转换至空间相对局促且障碍物繁多的室内环境时，SLAMTEC Aurora能否依然游刃有余地应对呢?带着这个疑问，本期测评我们将深入探索，为大家揭开谜底!

目前具身智能的应用场景大多集中于室内环境。而对于室内场景而言，多楼层、长走廊、动态场景等成为了智能设备能否高效运行的关键因素之一。

传统vSLAM长期以来在室内定位与建图领域占据重要地位，但它在室内环境中，光线波动、物体遮挡以及重复场景出现，都可能导致飘逸出现闭环错误。

那么，Aurora在室内场景应用中的表现究竟如何呢?让我们通过一系列的实测来一探究竟!

室内跨楼层多复杂场景测试

我们选择在商场这样一个极具挑战性的环境，它不仅楼层众多，而且内部布局复杂多样，包含了各种店铺、通道、中庭以及电梯扶梯等不同结构，因此很容易出现定位漂移，以及错误闭环。手持Aurora设备，我们从商场的底层开始逐层进行建图作业。在整个过程中，Aurora能够迅速适应不同楼层间的环境变化，最终完美闭环无漂移。 又稳又准!

楼层识别与自动平面地图绑定功能

在建图过程中，Aurora还能实时判断出当前所处的楼层，并将构建的平面地图与当前所在楼层进行对应并快速切换。这一功能的实现，无疑为后续智能设备在商场内的精准导航和任务分配提供了极为坚实的基础。例如，商场内的配送机器人可以借助 Aurora 构建的楼层绑定地图，快速准确地将商品送达指定楼层的店铺，极大地提高了配送效率和服务质量。

应对长走廊问题测试

激光导航定位的一个行业公认难题是长直走廊问题。就是当机器人所处环境是一个没什么特征的笔直长走廊时，因为激光雷达无法从环境中提取出有效的特征信息进行匹配。因此，长走廊成为了机器人的百慕大三角。为了展示Aurora能很好解决长走廊问题，我们测试时提高了挑战难度，选择了一个有100米长的“长走廊”。显然，没有室内场景能满足我们的需求。于是，我们将目光投向了盐城工厂的长走廊区域。两边都是白色墙壁的长走廊，且没有任何凸起特征，两侧分布着众多办公室门和一些公共设施。Aurora通过多传感器融合技术，充分发挥各个传感器的优势，对长走廊进行了全面而细致的扫描。

在扫描过程中，Aurora稳定地获取了走廊的长度100米、宽度25米、墙壁位置以及门的分布等关键信息，并快速构建出了高精度的地图。与单线激光雷达方案在类似场景下可能出现的建图不完整或不准确的情况形成了鲜明对比。动态多变场景中准确识别

我们在人流密集的地铁站展开了测试。现场虽然有不少人员在走动，但动态行走的人对定位没有任何影响，测试人员在现场来回穿梭、绕圈，我们的定位建图Aurora依然保持稳定，并构建出完整的3D点云模型。

SLAMTEC Aurora的出现为室内场景的智能化应用带来了新的突破和可能，希望能进一步推动室内智能化进程的发展，为人们创造更加便捷、高效、智能的室内生活和工作环境。