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目前機器人市場上最為流行的是掃地機器人，但大多避免不了“碰壁”的意外。尤其是入門級產品，掃地過程比較簡單，大多只是具有包括Z字形清掃，螺旋清掃等隨機清掃能力，而對于家里的清掃覆蓋面積也無法評估保證。究其原因就是其“看不見”，無法自由行走。
思嵐科技創始人陳士凱一針見血地點明了機器人行業的最大癥結。然而，知易行難。從09年做RoboPeak創客團隊開始，陳士凱就一直致力于解決機器人“看見”的問題。從最開始的機器視覺到現在的激光雷達技術，他都有所嘗試。不久前，他們推出了一套名叫RPLIDAR 360度激光雷達的開發套件，由于成本低，僅需要幾百塊人民幣，有望幫助機器人“看見”世界并最終解決機器人行走的問題。
陳士凱：RoboPeak 是09年從交大畢業之后，利用在華為、英特爾等企業工作的閑暇時間創立的一個創客團隊。當時做這個只是出于愛好，出于一種不甘心總為別人打工的悸動。
其實當時RoboPeak在創客圈內已經很有知名度了。之所以團隊公司化運營之后沒有繼續使用這個名字，是因為我們發現人們對創客團隊的映像仍舊停留在粗糙不成熟的狀態，而我們當時的技術已經相當成熟。所以，我們決定重新打造企業形象，利用的slam技術將公司命名為slamtec，中文名：思嵐。
而RoboPeak仍在公司作為一個內部團隊運作，凡是參加創客活動，我們都以RoboPeak的名義出席，希望能夠一直持有這份創客精神。
陳士凱：我們做機器人，最開始就定下了個目標，一定是做可以運用于家庭、個人或者商場的服務機器人。
但我們發現，服務機器人的普及與這三方面因素緊緊相關：
1、服務機器人的智能程度：人們對服務機器人的智能要求普遍比工業機器人高很多。
2、服務機器人的成本高低：家庭用戶不可能支付得起工業機器人那種價格。
3、服務機器人是否能自由行走：行走是機器人發展的必然趨勢。
對于智能問題，其實已經有了包括百度在內的眾多公司投入巨資研發。我沒有必要也沒有興趣進入與虎奪食。我們最感興趣的其實是解決機器人在非人工干預下的行走問題。
現在很多機器人的移動都需要在地上鋪一根導線或者直接遙控，即使是具有一定行動能力的掃地機器人，其更多的也只是根據事先預設的程序走路而以。這都不是我們所期待的可以自主規劃路線的機器人。
不能自主行走，這也是阻礙機器人普及最最重要的瓶頸之一。
雷鋒網：讓機器人看見并行走，需要用到什么技術支撐？
陳士凱：要想讓機器人行走，首先得要讓他看見， 我們使用SLAM算法，SLAM問題可以描述為: 機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位,同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現機器人的自主定位和導航。
SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。
陳士凱：目前在自主定位與建圖方面，比較火的方法主要有兩種，一種是利用攝像頭進行圖像識別，另一種則是利用激光雷達。
圖像識別導航：利用搭載的單目或者雙目攝像頭掃描周圍的環境，利用數學運算和幾何、三角法測繪房間的地圖。由于圖像內含的信息量太大，運算起來比較耗電耗內存，很難做到實時顯示。目前很難達到實用的效果。
激光雷達：向目標發射激光探測信號，然后將接收到的從目標反射回來的信號與發射信號進行比較,作適當處理后,就可獲得目標的有關信息,如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數。激光的指向性特別好，是目前技術最可靠的的定位技術，而且也最為實用。包括圖像法在內，目前市面上沒有其他可替代品。
計算機視覺是行業發展的趨勢，但其在現階段還不夠成熟。
我們最開始也試圖用攝像頭做圖像識別定位與制圖，但后來發現這種只能是行業發展的趨勢，其在現階段還不夠成熟。所以，到最后還是采用了激光雷達。 現在激光雷達的最新應用應該是谷歌無人駕駛汽車，而美國的火星車以及中國的月兔號其實都是運用了這個技術，這也從另一方面說明了這個技術的可靠性。
陳士凱：機器人要想普及，自主定位行走是必不可少的，用SLAM算法可以很好地解決這個問題。只是目前應用被卡住了，而其中的關鍵點就是在激光雷達的價格上。
目前，全世界除了我們以外，僅有日本德國等少數幾個企業有能力生產激光雷達，但其價格都不低。去年曾有報道，加州大學伯克利分校的一位研究生Behnam Behroozpour試圖將全3D圖像成型系統——LIDAR，封裝進一個可以被輕松使用的固態包里。但其成本價也得好幾百美元。而谷歌無人車的激光雷達的價格更是在1萬美元以上（據稱是7萬美元）。一般服務機器人完全承受不起這么貴的元器件。
而我們的RPLIDAR 360度激光雷達價格只需要幾百塊人民幣，雖然跟上萬美元的谷歌所使用的激光雷達還有一定的差距，但在一般家庭機器人上已經夠用了。
陳士凱：技術上，精度越高越好，我們的技術可以達到毫米級精度的，但是要想達到這樣的精度，在工藝上就有很大的難題了。
1、精度上，要想達到遠距離毫米級精度，對光學及測量工藝其實都有很大的要求。
2、速度上，其實傳統的激光測距儀價格并不貴，淘寶上可能幾百塊錢就可能買上一個，但其測量速度特別慢，可能需要幾秒鐘才能完成，而激光雷達，需要在一秒內完成幾千上萬次的測量。所以傳統激光雷達的價格也非常貴。
我們之所以能將激光雷達的價格降至幾百塊錢，其實與采用了一種完全不同于傳統激光雷達的測量原理分不開。
傳統上，激光雷達是通過測量激光飛行時間來測距的，光速乘以激光從發射到反射回來所需的時間，該數值的一半即為兩者之間的距離。該原理需要非常精準的時間測量。這里的成本很大。
而RPLIDAR 360結合了計算機視覺的方法，通過測量標準圖形在不同距離下呈現的視覺差異，利用三角函數等數學原理，間接測量兩點之間的距離。同時，我們還利用了類似于電腦的硬件加速技術，使得數據處理速度得以大大提高。
目前，我們能夠做到6米范圍內每秒2000次的采樣頻率，而且還是360度掃描。
陳士凱：我們目前主要有三塊業務：
1、底層關鍵元器件：RPLIDAR 360度激光雷達開發套件
2、機器人導航定位All-In-One解決方案：Slamware
Slamware包括了傳感器、硬件、軟件和參考設計等多個層次的產品。可以幫助用戶快速、方便的激光SLAM技術整合到用戶的產品中。幫助用戶快速實現機器人自動建圖，并實時規劃路徑，避免與環境中的物體發生碰撞。
3、通用機器人平臺：Zeus機器人平臺
我們也利用自己的技術，做了這款機器人整機Zeus，不同于一般的機器人，我們開放了軟硬件接口。硬件上，Zeus可以擴展額外硬件設備以完成不同應用，比如說商場導購、餐廳上菜等。而在軟件上，還可以基于APP框架開發各類具體機器人控制應用。
其中，核心業務是RPLIDAR 360以及Slamware解決方案，我們希望能夠將自己的技術運用到其他機器人廠家那里，幫助更多的機器人實現自由行走的夢想。而完整整機更多的將作為展示與宣傳平臺，通過它可以更為直觀地展示RPLIDAR 360激光雷達的性能。
人口老齡化現象的加劇，正催熟著機器人產業。如果說機器人是人類解決養老與勞動力緊缺等問題的終極大招，我們現在正在見證著機器人的崛起。
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