服務機器人是多技術融合的產物，涉及機械、傳感、控制、人工智能等多個領域，不僅有眾多關鍵零部件，需要的核心技術也多樣且復雜。其中任何一項技術的突破，都將有力地推動服務機器人邁向智能化，而服務機器人產業的繁榮也會帶動更多企業和科研機構探索新技術，加快技術應用和落地。

        工業機器人工作時，通常只需按照編寫好的指令機械地執行，與它相比，服務機器人工作時要面對的環境要更為復雜。因此，服務機器人需要更智慧的“大腦”——智能系統，自主性地完成更加瑣碎、多變的工作。其中一項被研究者普遍認為是實現機器人完全自主的關鍵重要的技術，就是SLAM（即時定位與地圖構建）技術。

        1988年，Smith、Self和Cheeseman提出移動機器人SLAM算法，主要用于研究機器人移動的智能化，即在未知環境特征的情況下，機器人從任意初始點開始，利用行進過程中對自身位置的估計以及內外傳感器觀測數據進行實時定位，同時利用該數據不斷更新環境地圖，從而逐步創建完整地圖。

        概括性地說，SLAM技術解決的是機器人等在未知環境下運動時的定位與地圖構建問題。它被認為是過去十年間機器人研究領域的重要成果之一，是目前主流的定位技術。

        按傳感器的不同，SLAM技術主要分兩種，基于激光雷達（內置紅外攝像頭）的SLAM技術，和基于視覺傳感器（內置RGB攝像頭）的SLAM技術。

        目前這兩種方式各有優劣。在靜態且簡單的環境中，激光SLAM定位總體來講優于視覺SLAM，且構建的地圖精度一般來說要更高，能直接用于定位導航。目前主要被應用在室內，用來進行地圖構建和導航工作。視覺SLAM應用場景要豐富很多，在室內外環境下均能開展工作。尤其是在較大尺度且動態的環境中，視覺SLAM具有的紋理信息能表現出更好的效果。但是視覺SLAM也有缺點，對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域無法進行工作。

        SLAM技術未出現之前，掃地機器人只能按照設定的路線進行清掃，碰到墻壁或物體邊緣便轉向，導致清掃線路雜亂無章、效率低下。由于SLAM技術的優越性，iRobot、石頭科技、科沃斯等掃地機器人品牌基本都配備了該導航系統，可以為室內區域建圖或建模，以此來規劃清掃路線，既節能又可以提高效率。

        目前，大部分服務機器人及AGV小車已經依靠采用基于視覺或激光雷達的SLAM技術建立導航系統，利用機器人本體上的激光雷達、攝像頭等傳感器等感知環境，即使出現臨時障礙物，也能夠重新規劃路線，輕松靈活應對。

        這項誕生于掃地機器人領域的技術，已經在自動駕駛、無人機、AR/VR等領域有著廣泛的應用。大疆工程師曾有一句點評廣為流傳，“所有關于無人機的夢想都建立在SLAM之上”。

        隨著高效傳感器、多傳感器融合以及各種智能方法與SLAM相結合的研究日益深入，SLAM算法還將進一步得到改進和發展，其應用范圍不再局限于工業流程、智能農業、智慧醫療以及便捷服務等行業，而將擴展到城市安全、國防和空間探測等領域。