机器人底盘导航方式
机器人底盘是机器人自主移动的基础，但要实现底盘的自主移动也并非易事，需要做到自主定位导航及避障等功能。
目前市面上已有的导航方式可分为路标导航、二维码导航及激光SLAM导航等。
路标导航
路标导航是指通过对移动机器人的内部传感器输入信息，并且能识别出的特殊环境的标志，这种路标本身具有固定的位置，可以是数学中的几何形状，也可以是字母及二维码等。根据机器人所使用路标的不同，也可分为人工路标导航和自然路标导航两大类。
人工路标导航是事先对机器人行走路线做好标记，通常采用特殊设计的颜色或纹理结构、信息图案等，这些图案一般是用纸片打印制作，通过环境光照明使摄像机感光成像。从而为机器人在环境中安装专用的导航路线，这种导航方式相对较容易实现，但容易受环境光照变化的影响，稳定性差。
而自然路标导航是机器人不对原有的路线环境进行改变，而是通过对周围环境进行自然特征的识别来实现导航，常规做法主要是利用地图几何特征，抽取Voronoi图交叉点作为显著地点的方法。这种导航方式虽不破坏原有环境，普适性好，但计算复杂、鲁棒性不强。究其原因，主要是因为自然路标的检测和提取比较复杂，常需要保存机器人视野中的所有图像信息，然后进行特征的提取，存储，检测，匹配等。考虑到一个典型的室内场景图像中往往存在太多的特征点，或者在室内导航过程中，检测到数据库中存在类似的场景，再加上局部特征点维度等种种因素，往往会导致应用所需的计算复杂度过高。
惯性导航
惯性导航是一门涉及精密机械、计算机技术、微电子、光学、自动控制等多学科和领域的综合技术。通过描述机器人的方位角和根据从某一参考点出发测定的行驶距离来确定当前位置的一种方法。这种导航方式通过与已知的地图路线来比较，进而对移动机器人控制它的运动方向和距离，这样便能实现机器人的自主导航。
其主要工作原理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度、角加速度，将它对时间进行一次积分，求得运动载体的速度、角速度，之后进行二次积分求得运动载体的位置信息，然后将其变换到导航坐标系，得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置信息等。
惯性导航原理图
这种导航方式的优点在于其无需受气候条件及外部信息的干扰，但随着时间的积累，在对其进行积分之后，就算是一个很小的常数，它的误差也将无限增大，因此，惯性导航里所用的传感器对于长时间的精确定位是不合适的。
激光SLAM导航
激光SLAM导航是目前业内实现自主移动机器人最为广泛的导航方式，以思岚科技的Apollo机器人底盘为例，采用了激光SLAM导航方案，无需对环境进行修改，即可在未知场景中完成实时定位并绘制高精度地图，利用SharpEdgeTM精细化构图技术构建高精度、厘米级别地图，超高分辨率，不存在累加误差。同时，构建的地图规则、精细，直接使用，无需二次优化修饰，直接满足使用预期。即时在复杂多变的场景下行走，Apollo机器人底盘也能实时识别环境中的人或其他障碍物，并做到灵活规避和路线规划。
同时，Apollo机器人底盘还配备了超声波、防跌落、深度摄像头等多种传感器，利用激光雷达传感器可时刻扫描周围环境，提供地图数据，构建精度高达5cm的地图，并基于该地图数据实现自主路径规划及导航功能;遇到玻璃、镜面等高透材质障碍物时，超声波传感器能让Apollo及时识别、避让；深度摄像头传感器则可侦测到位于雷达扫描平面上方的障碍物，并及时发送信号进行规避；而防跌落传感器可帮助Apollo机器人移动底盘全方位侦察周围的工作环境，判断工作区域是否存在边界、台阶、坡度等情况，从而发送信号请求机器人移动底盘改变前进方便，避免跌落。
除了以上核心功能外， Apollo还可进行虚拟墙&虚拟轨道设置，基于纯软件方式进行操作，无需额外辅助铺设，即可对Apollo进行活动范围及行走路线设置。同时支持自主返回充电、云端远程管理及提供外扩硬件支持等。
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