目前关于到AI机器人为顾客带来全新的用户体验这一类的信息是很多小伙伴们都非常关心的，很多人也是经常在搜索关于AI机器人为顾客带来全新的用户体验方面的信息，那么既然现在大家都想要知道此类的信息，小编就收集了一些相关的信息分享给大家。

那，在今天这样的高人流、高压力的工作条件下，AI机器人还能从容应对么?这就需要AI服务机器人具备灵活的避障及自主规划路线能力，能适应场所中不断变化的复杂环境，为顾客带来全新的用户体验。

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。

以下，是机器人身上常见的传感器类型及功能：

传感器名称

安装位置

功能类型

激光雷达

机器人前方

导航定位和避障的主要传感器

深度摄像头

机器人前上方

不同高度上的障碍物检测

超声波传感器

四周

检测玻璃等光学传感器无法检测的物品

物理碰撞

四周

机器人发生实际碰撞的检测

跌落检测

底部或前方

当机器人将遇到跌落风险时给出报警

传感器技术的运用，多传感器技术的融合，为机器人的智能发展翻开了关键新篇章。改变了早期服务机器人功能单一、自主设计空间小的缺点，为机器人提供了环境识别、感知、判断和行动能力。

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。

可靠的障碍物规避

当AI服务机器人被七夕的人流团团围住的时候，会不会慌到宕机?

首先，思岚的自主定位导航技术会让机器人做到有效的避障物规避，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。

除了人流外，商场、餐厅里的透明玻璃、镜子、光源等干扰因素也颇多，这样的环境会对机器人建图造成一定影响，比如：边角毛刺多、丢点、地图重合、漏检……，继而影响后续的避障导航性能。

当AI机器人与七夕撞了个满怀

思岚的激光雷达在算法和光学上下了狠功夫，对镜面和光源带来的噪点可以进行滤波。同时，还采用多传感器融合技术，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。

大场景地图构建

商场里入驻的商户多、品类复杂还让商用环境存在“大、长走廊和环路较多、相似的场景多”等特点。

为了解决这一问题，除了保障传感器的测距半径符合环境需求外，还要求SLAM算法要具备闭环检测能力。SLAM 3.0 采用图优化的方式，依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测，实现更加可靠的大场景环境建图。

“一机多用”，执行N种不同的任务

在机器人成本还没普遍下降，但要让机器人发挥最大的价值时，最直接的方法就是“一机多用”，就是让机器人去执行不同场景下的任务。引导、巡逻、导航、营销……十八般武艺，样样精通。

解决了上述这些问题，AI机器人应该能够从容应对，与大家一起快乐过七夕了。而这些技术的集成，将会把智能机器人从“概念”推向“落地”，功能方面也不仅仅是噱头，而是能真正帮助机器人用户来降低运营成本，提升客户体验和满意度的。