未來(lái)工業(yè)應(yīng)用移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)還將與人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)加速融合，從而創(chuàng)造出新的技術(shù)、產(chǎn)品和應(yīng)用模式。
移動(dòng)機(jī)器人主要需要解決定位、規(guī)劃、控制等問(wèn)題，目前重點(diǎn)的研究領(lǐng)域包括環(huán)境感知與建模、定位與導(dǎo)航、環(huán)境理解、多機(jī)器人協(xié)調(diào)等，未來(lái)移動(dòng)機(jī)器人將朝著以下趨勢(shì)發(fā)展：
“自然導(dǎo)航+自主路徑規(guī)劃”成為主流
移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展經(jīng)歷了有軌方式(如磁帶牽引方式)、信標(biāo)方式(如二維碼)、無(wú)信標(biāo)方式(如SLAM，即時(shí)定位與地圖構(gòu)建)的不同階段。SLAM技術(shù)可以讓機(jī)器人在無(wú)信標(biāo)的情況下也能實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航，具有易部署、柔性等特點(diǎn)，更加適合在運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、業(yè)務(wù)經(jīng)常變動(dòng)的場(chǎng)景下應(yīng)用，因此受到越來(lái)越多客戶青睞，正在成為業(yè)界主流趨勢(shì)。
行業(yè)發(fā)展顯示，導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展使設(shè)備從“車(chē)”逐漸過(guò)渡到“機(jī)器人”。隨著新技術(shù)的發(fā)展，AGV自主化、智能化的程度越來(lái)越高，AMR的演進(jìn)更是廣泛擴(kuò)大了行業(yè)的應(yīng)用。
現(xiàn)階段，尚沒(méi)有任何一種能夠“包打天下”的導(dǎo)航方式，只能根據(jù)應(yīng)用的特點(diǎn)來(lái)選取最適合的導(dǎo)航方式，不同應(yīng)用對(duì)導(dǎo)航的要求并不一樣。在各種導(dǎo)航方式中，目前最受歡迎的是激光、視覺(jué)等不依賴人工環(huán)境的自然導(dǎo)航方式。
應(yīng)用的多樣性決定了技術(shù)發(fā)展方向的多元化,衡量技術(shù)優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)依應(yīng)用需求不同而不同，很難用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量各種不同的技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)將廣泛應(yīng)用，加強(qiáng)機(jī)器人對(duì)周?chē)h(huán)境的理解
AI中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用主要有物體識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割等，語(yǔ)義SLAM能把物體識(shí)別與視覺(jué)SLAM結(jié)合起來(lái)，將標(biāo)簽信息引入優(yōu)化過(guò)程中，構(gòu)建帶物體標(biāo)簽的地圖，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)周?chē)h(huán)境內(nèi)容的理解。
傳統(tǒng)的2D障礙物檢測(cè)存在許多局限性，通過(guò)人工智能語(yǔ)義分割，可以更有效地判斷人或障礙物的情況，提高繞行效率，機(jī)器人系統(tǒng)可以提升應(yīng)用效率和智能化水平。
新技術(shù)與機(jī)器人技術(shù)的加速融合將進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)品的更新?lián)Q代。移動(dòng)機(jī)器人的自主性主要體現(xiàn)在“狀態(tài)感知”、“實(shí)時(shí)決策”、“準(zhǔn)確執(zhí)行”這三個(gè)方面。物聯(lián)網(wǎng)、AI、5G等新一代信息技術(shù)與機(jī)器人技術(shù)相互結(jié)合，能夠讓設(shè)備高效交互，數(shù)據(jù)更加自由流動(dòng)，并通過(guò)算法指揮硬件發(fā)揮最大效能。
規(guī)?；鹤鳂I(yè)成必然，更高效的多機(jī)協(xié)作方式成趨勢(shì)
機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中，通常是以集群的方式協(xié)同完成特定的任務(wù)。如：月臺(tái)的托盤(pán)搬運(yùn)集貨，原材料的料箱存儲(chǔ)和揀選，產(chǎn)線之間的物料搬運(yùn)；托盤(pán)可以使用無(wú)人叉車(chē)搬運(yùn)，原材料的存儲(chǔ)揀選可以使用二維碼類(lèi)KIVA機(jī)器人，產(chǎn)線之間物料搬運(yùn)可以使用SLAM機(jī)器人。
一旦達(dá)到幾百臺(tái)甚至上千臺(tái)機(jī)器人時(shí)，簡(jiǎn)單的邏輯思考已經(jīng)不能解決問(wèn)題，整個(gè)群體協(xié)作的效率無(wú)法得到有效保證。這時(shí)候就需要機(jī)器人能夠不斷學(xué)習(xí)、不斷修正自身策略，AI將在其中扮演重要角色，讓整個(gè)系統(tǒng)不斷優(yōu)化，群體智能化程度越來(lái)越高。
當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大，傳統(tǒng)的管理調(diào)度系統(tǒng)正面臨越來(lái)越苛刻的要求。移動(dòng)機(jī)器人管理系統(tǒng)需要對(duì)具有避障繞行能力的AMR進(jìn)行高效的交通管理和任務(wù)調(diào)度，異構(gòu)移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)共存于同一應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)的情況將會(huì)越來(lái)越多地出現(xiàn)。
一部分新型的移動(dòng)機(jī)器人管理系統(tǒng)將走向分布式和云端部署，并具有可靠冗余能力；可以支持在線的地圖和策略更新，以適應(yīng)變化的運(yùn)行路線和調(diào)度策略；能夠?qū)哂蠸LAM繞行能力的移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，高效、靈活地管理系統(tǒng)中的任務(wù)分配和交通管控；通過(guò)一定的標(biāo)準(zhǔn)化手段，管控好同一現(xiàn)場(chǎng)異構(gòu)機(jī)器人系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)運(yùn)行。
同構(gòu)仿真、數(shù)字孿生，為客戶提供一站式服務(wù)
客戶在做智能化、自動(dòng)化改造的過(guò)程中，從方案設(shè)想，到方案設(shè)計(jì)和實(shí)際投入，中間會(huì)經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的決策鏈，通常這個(gè)決策過(guò)程依賴設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)，這樣可能會(huì)導(dǎo)致規(guī)劃結(jié)果和實(shí)際需求產(chǎn)生較大的偏差，導(dǎo)致浪費(fèi)或工期延誤。
一套功能完備的同構(gòu)仿真系統(tǒng)可以避免設(shè)計(jì)過(guò)程中的人為偏差，并且能夠極大提高評(píng)估效率；可以提供規(guī)劃、仿真、實(shí)施、運(yùn)營(yíng)等一站式解決方案，實(shí)現(xiàn)同構(gòu)仿真和數(shù)字孿生，極大減少機(jī)器人項(xiàng)目規(guī)劃風(fēng)險(xiǎn)，提高運(yùn)維效率。
應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步擴(kuò)大
在技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的基礎(chǔ)上，未來(lái)移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步擴(kuò)大，將逐漸深入到制造業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域及環(huán)節(jié)。而伴隨著終端客戶對(duì)智能化需求的進(jìn)一步提高，未來(lái)單個(gè)以AGV為主的項(xiàng)目將會(huì)越來(lái)越少，因此，不同類(lèi)型的移動(dòng)機(jī)器人以及移動(dòng)機(jī)器人與其他自動(dòng)化設(shè)備如何實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)運(yùn)作將成為考驗(yàn)企業(yè)方案實(shí)施能力的關(guān)鍵。此外，從室內(nèi)走向室外，園區(qū)物流等半封閉場(chǎng)景的戶外應(yīng)用也將是移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展的方向之一。未來(lái)工業(yè)應(yīng)用移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)還將與人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)加速融合，從而創(chuàng)造出新的技術(shù)、產(chǎn)品和應(yīng)用模式。