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目前机器人市场上最为流行的是扫地机器人，但大多避免不了“碰壁”的意外。尤其是入门级产品，扫地过程比较简单，大多只是具有包括Z字形清扫，螺旋清扫等随机清扫能力，而对于家里的清扫覆盖面积也无法评估保证。究其原因就是其“看不见”，无法自由行走。
思岚科技创始人陈士凯一针见血地点明了机器人行业的最大症结。然而，知易行难。从09年做RoboPeak创客团队开始，陈士凯就一直致力于解决机器人“看见”的问题。从最开始的机器视觉到现在的激光雷达技术，他都有所尝试。不久前，他们推出了一套名叫RPLIDAR 360度激光雷达的开发套件，由于成本低，仅需要几百块人民币，有望帮助机器人“看见”世界并最终解决机器人行走的问题。
陈士凯：RoboPeak 是09年从交大毕业之后，利用在华为、英特尔等企业工作的闲暇时间创立的一个创客团队。当时做这个只是出于爱好，出于一种不甘心总为别人打工的悸动。
其实当时RoboPeak在创客圈内已经很有知名度了。之所以团队公司化运营之后没有继续使用这个名字，是因为我们发现人们对创客团队的映像仍旧停留在粗糙不成熟的状态，而我们当时的技术已经相当成熟。所以，我们决定重新打造企业形象，利用的slam技术将公司命名为slamtec，中文名：思岚。
而RoboPeak仍在公司作为一个内部团队运作，凡是参加创客活动，我们都以RoboPeak的名义出席，希望能够一直持有这份创客精神。
陈士凯：我们做机器人，最开始就定下了个目标，一定是做可以运用于家庭、个人或者商场的服务机器人。
但我们发现，服务机器人的普及与这三方面因素紧紧相关：
1、服务机器人的智能程度：人们对服务机器人的智能要求普遍比工业机器人高很多。
2、服务机器人的成本高低：家庭用户不可能支付得起工业机器人那种价格。
3、服务机器人是否能自由行走：行走是机器人发展的必然趋势。
对于智能问题，其实已经有了包括百度在内的众多公司投入巨资研发。我没有必要也没有兴趣进入与虎夺食。我们最感兴趣的其实是解决机器人在非人工干预下的行走问题。
现在很多机器人的移动都需要在地上铺一根导线或者直接遥控，即使是具有一定行动能力的扫地机器人，其更多的也只是根据事先预设的程序走路而以。这都不是我们所期待的可以自主规划路线的机器人。
不能自主行走，这也是阻碍机器人普及最最重要的瓶颈之一。
雷锋网：让机器人看见并行走，需要用到什么技术支撑？
陈士凯：要想让机器人行走，首先得要让他看见， 我们使用SLAM算法，SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。
SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。
陈士凯：目前在自主定位与建图方面，比较火的方法主要有两种，一种是利用摄像头进行图像识别，另一种则是利用激光雷达。
图像识别导航：利用搭载的单目或者双目摄像头扫描周围的环境，利用数学运算和几何、三角法测绘房间的地图。由于图像内含的信息量太大，运算起来比较耗电耗内存，很难做到实时显示。目前很难达到实用的效果。
激光雷达：向目标发射激光探测信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。激光的指向性特别好，是目前技术最可靠的的定位技术，而且也最为实用。包括图像法在内，目前市面上没有其他可替代品。
计算机视觉是行业发展的趋势，但其在现阶段还不够成熟。
我们最开始也试图用摄像头做图像识别定位与制图，但后来发现这种只能是行业发展的趋势，其在现阶段还不够成熟。所以，到最后还是采用了激光雷达。 现在激光雷达的最新应用应该是谷歌无人驾驶汽车，而美国的火星车以及中国的月兔号其实都是运用了这个技术，这也从另一方面说明了这个技术的可靠性。
陈士凯：机器人要想普及，自主定位行走是必不可少的，用SLAM算法可以很好地解决这个问题。只是目前应用被卡住了，而其中的关键点就是在激光雷达的价格上。
目前，全世界除了我们以外，仅有日本德国等少数几个企业有能力生产激光雷达，但其价格都不低。去年曾有报道，加州大学伯克利分校的一位研究生Behnam Behroozpour试图将全3D图像成型系统——LIDAR，封装进一个可以被轻松使用的固态包里。但其成本价也得好几百美元。而谷歌无人车的激光雷达的价格更是在1万美元以上（据称是7万美元）。一般服务机器人完全承受不起这么贵的元器件。
而我们的RPLIDAR 360度激光雷达价格只需要几百块人民币，虽然跟上万美元的谷歌所使用的激光雷达还有一定的差距，但在一般家庭机器人上已经够用了。
陈士凯：技术上，精度越高越好，我们的技术可以达到毫米级精度的，但是要想达到这样的精度，在工艺上就有很大的难题了。
1、精度上，要想达到远距离毫米级精度，对光学及测量工艺其实都有很大的要求。
2、速度上，其实传统的激光测距仪价格并不贵，淘宝上可能几百块钱就可能买上一个，但其测量速度特别慢，可能需要几秒钟才能完成，而激光雷达，需要在一秒内完成几千上万次的测量。所以传统激光雷达的价格也非常贵。
我们之所以能将激光雷达的价格降至几百块钱，其实与采用了一种完全不同于传统激光雷达的测量原理分不开。
传统上，激光雷达是通过测量激光飞行时间来测距的，光速乘以激光从发射到反射回来所需的时间，该数值的一半即为两者之间的距离。该原理需要非常精准的时间测量。这里的成本很大。
而RPLIDAR 360结合了计算机视觉的方法，通过测量标准图形在不同距离下呈现的视觉差异，利用三角函数等数学原理，间接测量两点之间的距离。同时，我们还利用了类似于电脑的硬件加速技术，使得数据处理速度得以大大提高。
目前，我们能够做到6米范围内每秒2000次的采样频率，而且还是360度扫描。
陈士凯：我们目前主要有三块业务：
1、底层关键元器件：RPLIDAR 360度激光雷达开发套件
2、机器人导航定位All-In-One解决方案：Slamware
Slamware包括了传感器、硬件、软件和参考设计等多个层次的产品。可以帮助用户快速、方便的激光SLAM技术整合到用户的产品中。帮助用户快速实现机器人自动建图，并实时规划路径，避免与环境中的物体发生碰撞。
3、通用机器人平台：Zeus机器人平台
我们也利用自己的技术，做了这款机器人整机Zeus，不同于一般的机器人，我们开放了软硬件接口。硬件上，Zeus可以扩展额外硬件设备以完成不同应用，比如说商场导购、餐厅上菜等。而在软件上，还可以基于APP框架开发各类具体机器人控制应用。
其中，核心业务是RPLIDAR 360以及Slamware解决方案，我们希望能够将自己的技术运用到其他机器人厂家那里，帮助更多的机器人实现自由行走的梦想。而完整整机更多的将作为展示与宣传平台，通过它可以更为直观地展示RPLIDAR 360激光雷达的性能。
人口老龄化现象的加剧，正催熟着机器人产业。如果说机器人是人类解决养老与劳动力紧缺等问题的终极大招，我们现在正在见证着机器人的崛起。
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