Mobila robotar behöver främst lösa problemen med positionering, planering, kontroll etc. För närvarande är de viktigaste forskningsområdena miljömedvetenhet och modellering, positionering och navigering, miljöförståelse, multirobotkoordination etc. I framtiden kommer mobila robotar att utvecklas mot följande trender:
"Naturlig navigering plus oberoende vägplanering" har blivit mainstream
Utvecklingen av mobila robotar har gått igenom olika stadier av spårbaserat läge (som tejpdragningsläge), beacon-läge (som QR-kod) och beacon free-läge (som SLAM, realtidspositionering och kartbyggnad). SLAM-teknik kan göra det möjligt för robotar att uppnå positionering och navigering utan beacons. Det är lätt att distribuera, flexibelt och mer lämpat för applikationer i komplexa driftsmiljöer och ofta föränderliga affärsscenarier. Därför gynnas det av fler och fler kunder och håller på att bli den vanliga trenden i branschen.
Branschutvecklingen visar att utvecklingen av navigationsteknik gör att utrustningen gradvis går över från "bil" till "robot". Med utvecklingen av ny teknik har AGV blivit mer och mer autonom och intelligent, och utvecklingen av AMR har utökat tillämpningen av branschen.
I detta skede finns det inget navigeringsläge som kan "erövra världen". Det mest lämpliga navigeringsläget kan endast väljas i enlighet med applikationens egenskaper. Olika applikationer har olika krav på navigering. Bland alla typer av navigeringsmetoder är de mest populära laser, vision och andra naturliga navigeringsmetoder som inte är beroende av artificiell miljö.
Mångfalden av tillämpningar avgör diversifieringen av teknikutvecklingsriktningar. Standarderna för att mäta teknikens fördelar och nackdelar varierar beroende på olika applikationsbehov. Det är svårt att använda en enhetlig standard för att mäta olika tekniker.
Deep learning kommer att användas i stor utsträckning för att förbättra robotens förståelse för den omgivande miljön
Tillämpningen av djupinlärningsteknologi inom AI i datorseende inkluderar främst objektigenkänning, objektdetektering och spårning, semantisk segmentering, instanssegmentering etc. Semantisk SLAM kan kombinera objektigenkänning med visuell SLAM, introducera etikettinformation i optimeringsprocessen, bygga kartor med objektetiketter, och förverkliga robotens förståelse av innehållet i den omgivande miljön.
Traditionell 2D-hinderdetektering har många begränsningar. Artificiell intelligens semantisk segmentering kan mer effektivt bedöma situationen för människor eller hinder, förbättra omvägseffektiviteten och robotsystemet kan förbättra applikationseffektiviteten och intelligent nivå.
Den accelererade integrationen av ny teknik och robotteknik kommer att främja uppgraderingen av produkter ytterligare. Den mobila robotens autonomi förkroppsligas huvudsakligen i tre aspekter: "statsmedvetenhet", "beslutsfattande i realtid" och "exakt implementering". Internet of Things, AI, 5G och andra nya generationers informationsteknologier kombineras med robotteknologi för att möjliggöra effektiv interaktion mellan enheter, mer fritt dataflöde och maximera effektiviteten av hårdvarukommandon genom algoritmer.