受疫情影响，服务机器人逐渐刚需，开始迎来快速应用和发展期。 为了减少人与人的接触，机器人在医院、车站、酒店、餐厅等多个聚集场景下，人工完成巡检、消毒、配送等工作。
目前，抗疫中大多数移动机器人都采用SLAM定位导航方式，与铺设引导线、贴二维码等识别方式相比，SLAM导航方式不受标识性物体的设置和地面二维码的限制，可以在室内环境中自由行走。
作为机器人定位导航的核心技术，SLAM逐渐受到业界的重视，但在实际应用中SLAM技术并不完全等同于机器人自主定位导航。
SLAM核心流程包括预处理、匹配和地图融合三个主要步骤。
预处理：通过激光雷达或其他传感器获取位置环境信息，优化激光雷达原始数据，去除或过滤问题数据。
匹配：匹配是一个非常重要的步骤，主要是在建立了当前局部环境点云数据的地图上寻找相应的位置，匹配的好坏直接影响贫民窟构建地图的精度。 在SLAM过程中，需要使激光雷达当前收集到的点云(红色部分)一致并连接到原始地图上。
地图融合：是将来自该激光雷达的新数据与原始地图连接起来，最终完成地图的更新。
如下图所示，这个过程永远伴随着贫民窟的过程。
数据融合与简单地图大不相同。 因为传感器描绘的世界有一定的误差，或者正好在这个时间环境发生了变化，就像有人闯入了机器人身边一样。 因此，实际应用的过程更加复杂，需要采用多种概率算法进行滤波方式融合。
随着激光雷达价格的低成本化，很多服务机器人企业开始着手开发SLAM技术，但在实际进展中并不理想。 对于服务机器人企业来说，与其致力于SLAM技术的研究，不如选择现有的位置导航包方案，将更多的时间集中在机器人的上层结构上，从而大幅降低开发成本。
目前，行业内有几家企业可以提供机器人定位导航软件包，但在实际应用中成熟落地的企业很少。 思岚科技作为行业领导者，在实现机器人定位导航技术方面拥有完整的定位导航解决方案。 其中还包括为智能移动机器人提供功能的导航“魔方”——SLAM Cube。 SLAM Cube可帮助机器人企业和行业用户快速构建智能移动机器人积木式，满足定制需求，降低企业研发成本。
该工具包采用模块化设计，包括主箱(贫民窟控制核心)、电源管理箱、机床、传感器采集箱、自动充电通信板五个模块，适用于室内外各场景商用机器人，实现自主定位导航能力
为了便于理解，使用实际使用案例的图来说明吧。
以前机器人下位机的底盘，需要人手动远程操作才能移动。 但是，思岚科技贫民窟立方体的出现，使服务机器人企业能够快速构建智能移动机器人，只需采用积木的方式，从0-1开始就可以快速实现，这不仅解决了机器人企业研发定位导航技术的难题，而且也带来了巨大的研发难题