目前，部分[机器人]产品率先在垂直领域展开应用尝试，前景很好，需求很大。但大多[服务机器人]的功能性依然较弱，且存在体积庞大、动作迟缓、现场工作不太稳定、功能同质化等问题，影响消费者使用体验。

1、提供更优的传感器解决方案

人类想要从外界获取信息，必须要借助感觉器官。同理，机器人想要拥有类似人类的感觉功能，就必须借助传感器的帮助。

以Apollo身载各类传感器为例

激光雷达传感器：

激光雷达传感器，可帮助机器人时刻扫描周围环境，提供地图数据，构建高精度地图，并基于该地图数据实现自主路径规划及导航功能。

从14年至今，一直提升技术，迭代产品，为市场提供高性价比、高稳定、高可靠的激光雷达传感器。目前RPLIDAR A3的测距半径达到25m，可以应对各种极端条件。

深度摄像头传感器：

深度摄像头传感器可侦测到上方的一些障碍物，并及时发送信号进行规避；

超声波传感器：

超声波传感器能精准探测到玻璃、镜面等高透材质障碍物，从而提高机器人识别这些物体的能力；

防跌落传感器：

防跌落传感器可帮助机器人侦查周围的工作环境，判断工作区域是否存在边界、台阶、坡度等情况，从而发送信号让机器人改变前进方向，避免跌落；

2、研发更优的SLAM算法，解决各类实际问题

除了要配备优秀的传感器之外，算法的优化和提升也是影响机器人性能、用户使用体验的重要因素之一。

目前，SLAM算法已经升级到了第三代，能够帮助机器人更好的建图、规避障碍物、导航。同时，还能让多传感器数据融合，配合导航算法，让机器人拥有更灵活规划路线的能力，解决各类实际问题。

| 环境复杂，干扰大

当服务机器人被人群团团围住的时候，会不会慌到宕机？

首先，自主定位导航技术会让机器人智能避障，保证不会碰到人。其次，当被围住时，机器人会原地旋转，保证地图的不丢失不偏离，实现环境完全变化后的可靠定位。待现场情况好转，有路可寻的时候，机器人将会自动开启自主寻路算法，实现可靠定位导航。

| 镜子、玻璃等高透材质多

不可避免的，商场、酒店等环境下透明的玻璃或者镜子会对机器人导航造成一定影响，除了超声波传感器能帮助机器人识别这些物体之外，多传感器融合技术能很好的帮助机器人消除这一环境影响，提升定位导航准确性。