既然有了激光雷达这种可靠的定位技术，是不是就意味着移动机器人可以自主移动了呢？其实不然，对于移动机器人来说，激光雷达相当于它的“眼睛”，它通过不停扫描来获取二维空间的点阵数据，但这并不能直接被移动机器人使用。想要移动机器人在完全陌生的环境中（没有预先录入地图的情况下）实现智能导航，显然不是那么简单。 设想一下，当我们身处某个地方时，可以通过眼睛看到周围的环境，但如果想要去另一个地方，需要判断最佳路径，同时避开障碍物，才能顺利到达目的地。其实，移动机器人利用激光雷达“看见”周围环境并不难，难点在于后续的构建地图与路径规划。
目前，应用于自主移动机器人的导航技术有很多，但受室内环境，尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用，如电磁导航（需在地上布置感应线圈）、GPS导航（室内精度太低）等。另外，一些导航方法由于精度或实时性等原因,也很难应用在商业化的室内移动机器人中,比如基于RFID的导航系统精度较低，而视觉导航虽然具有信号探测范围广,获取信息完整等优点，但需处理的实时图像数据量巨大，实时性较差。 近年来，SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)技术从理论研究到实际应用，发展十分迅速，这种在确定自身位置的同时构造环境模型的方法，可用来解决机器人定位导航问题。其中，激光SLAM技术利用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建，这是目前最稳定、最可靠、高性能的SLAM方式。 就拿现在卖的最好的扫地机器人来说，过去，由于激光雷达价格过于昂贵，多数扫地机器人厂家只能放弃激光SLAM技术，被迫选择随机碰撞寻路系统，就是边撞边找路，这也就是为什么用户普遍反应扫地机器人智能程度不够，过了新鲜劲就只能放在角落吃灰。 现在，低成本激光雷达面市也有一段时间，但是市面上真的能做到路径规划的扫地机器人却寥寥无几，背后的原因到底是什么呢？ 为此，我们咨询了一些扫地机器人厂家，得到的答案普遍集中在三点，一是安装了激光雷达后，虽然可以得到环境的轮廓信息，但需要利用算法进行后期处理，建模后才能得到真正的地图数据；二是他们普遍擅长研究新的吸尘模式或擦地模式，对于环境建模算法的开发能力不够，无法自己完成；三是扫地机器人不同于其他服务机器人，需要独特的贴边清扫、折回清扫、多房间自主导航等功能，目前已有的开源ROS系统，只能实现简单的建图且难以集成，无法满足扫地机器人的实际需要。厂家们普遍表示急需一款可以快速集成的芯片，不需要二次开发，直接安装在已有扫地机器人上，就可以完成路径规划、全面覆盖清扫等功能。
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