移動機器人主要需要解決定位、規劃、控制等(deng)問題，目前重點的研究(jiu)領域包括環境感知(zhi)與(yu)建(jian)模、定位與(yu)導航、環境理解、多(duo)機器人協調(diao)等(deng)

未來移(yi)動機(ji)器人將朝著以下趨勢(shi)發展：
 

　　“自然導(dao)航+自主路徑規劃”成(cheng)為主流(liu)

　　移動機器人發展經歷了有軌方式(如磁帶牽引方式)、信標方式(如二維碼)、無信標方式(如SLAM，即時定位與地圖構建)的不同階段。SLAM技術可以讓機器人在無信標的情況下也能實現定位導航，具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環境復雜、業務經常變動的場景下應用，因此受到越來越多客戶青睞，正在成為業界主流趨勢。
 
　　行業發(fa)展(zhan)顯示，導航技(ji)術的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)使設備從“車”逐(zhu)漸過渡到“機器(qi)人”。隨(sui)著新技(ji)術的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)，AGV自主化(hua)、智能化(hua)的(de)(de)(de)程度越來越高，AMR的(de)(de)(de)演(yan)進(jin)更是廣(guang)泛擴大了(le)行業的(de)(de)(de)應用。
 
　　現階段，尚沒有任何一(yi)種能夠“包打天下”的(de)(de)導(dao)(dao)航(hang)(hang)方(fang)式，只(zhi)能根據應(ying)用(yong)的(de)(de)特點(dian)來(lai)選取(qu)***適合的(de)(de)導(dao)(dao)航(hang)(hang)方(fang)式，不(bu)(bu)同應(ying)用(yong)對導(dao)(dao)航(hang)(hang)的(de)(de)要求并不(bu)(bu)一(yi)樣。在各種導(dao)(dao)航(hang)(hang)方(fang)式中，目(mu)前受歡迎的(de)(de)是激光(guang)、視覺等不(bu)(bu)依賴人工環境的(de)(de)自然(ran)導(dao)(dao)航(hang)(hang)方(fang)式。

 
　　應(ying)用(yong)的(de)多樣性決(jue)定了技(ji)術(shu)發展方向的(de)多元化(hua),衡量技(ji)術(shu)優劣的(de)標準依應(ying)用(yong)需求不同(tong)(tong)而不同(tong)(tong)，很難用(yong)統一的(de)標準來(lai)衡量各種不同(tong)(tong)的(de)技(ji)術(shu)。

 
　　深度學習將廣泛應用，加強機器人對周圍環境的理解
 
　　AI中的深度學習技術在計算機(ji)視(shi)覺中的應用(yong)主要有物體(ti)識(shi)別、目標(biao)檢測與跟(gen)蹤、語(yu)義分割、實(shi)例(li)分割等，語(yu)義SLAM能把物體(ti)識(shi)別與視(shi)覺SLAM結合(he)起來，將(jiang)標(biao)簽信息引(yin)入優化過程中，構(gou)建(jian)帶物體(ti)標(biao)簽的地圖，實(shi)現機(ji)器人對周圍環(huan)境內(nei)容的理解。
 
　　傳統(tong)的2D障礙(ai)物(wu)檢(jian)測存在許多局限性，通(tong)過人(ren)工智能語義(yi)分割，可以(yi)更有效地(di)判斷人(ren)或障礙(ai)物(wu)的情況(kuang)，提(ti)高繞(rao)行效率(lv)，機器(qi)人(ren)系統(tong)可以(yi)提(ti)升應用效率(lv)和智能化水平。
 
　　新技(ji)術與機器人(ren)技(ji)術的(de)(de)加(jia)速融合(he)將進(jin)一(yi)步推動(dong)產品的(de)(de)更新換代(dai)。移動(dong)機器人(ren)的(de)(de)自(zi)主性主要體現在“狀態感知(zhi)”、“實時決策”、“準(zhun)確執行”這(zhe)三個方面。物聯網、AI、5G等新一(yi)代(dai)信息技(ji)術與機器人(ren)技(ji)術相(xiang)互結合(he)，能(neng)夠讓(rang)設備***交互，數據(ju)更加(jia)自(zi)由流動(dong)，并(bing)通過算法(fa)指揮(hui)硬件發揮(hui)***效能(neng)。
 
　　規模化集群作業成必然，多機協作方式成趨勢
 
　　機(ji)器(qi)人(ren)在實際(ji)應(ying)用(yong)中，通常是以(yi)集(ji)群(qun)的(de)方式協同完成特定的(de)任(ren)務。如：月臺的(de)托盤(pan)搬(ban)(ban)運(yun)(yun)(yun)集(ji)貨，原材(cai)(cai)料(liao)(liao)的(de)料(liao)(liao)箱(xiang)存(cun)儲和揀選，產(chan)線之間的(de)物(wu)料(liao)(liao)搬(ban)(ban)運(yun)(yun)(yun)；托盤(pan)可以(yi)使(shi)用(yong)無人(ren)叉車(che)搬(ban)(ban)運(yun)(yun)(yun)，原材(cai)(cai)料(liao)(liao)的(de)存(cun)儲揀選可以(yi)使(shi)用(yong)二維碼(ma)類KIVA機(ji)器(qi)人(ren)，產(chan)線之間物(wu)料(liao)(liao)搬(ban)(ban)運(yun)(yun)(yun)可以(yi)使(shi)用(yong)SLAM機(ji)器(qi)人(ren)。
 
　　一旦達到(dao)幾百(bai)臺甚至上千臺機器(qi)人(ren)時，簡(jian)單的(de)邏輯(ji)思考已經不(bu)能解決問題，整(zheng)個(ge)群(qun)體協(xie)作(zuo)的(de)效率無(wu)法得(de)到(dao)有(you)效保證。這時候就(jiu)需(xu)要機器(qi)人(ren)能夠不(bu)斷(duan)學習、不(bu)斷(duan)修正自身策略，AI將在其中扮演重(zhong)要角色，讓整(zheng)個(ge)系(xi)統不(bu)斷(duan)優化(hua)(hua)，群(qun)體智(zhi)能化(hua)(hua)程度越來越高。
 
　　當移動機(ji)器(qi)人系統(tong)規模擴大(da)，傳統(tong)的(de)(de)管理(li)(li)調度(du)系統(tong)正面臨越(yue)(yue)來越(yue)(yue)苛刻的(de)(de)要求。移動機(ji)器(qi)人管理(li)(li)系統(tong)需要對(dui)具有(you)避障繞行(xing)能力的(de)(de)AMR進行(xing)***的(de)(de)交通管理(li)(li)和任務調度(du)，異(yi)構(gou)移動機(ji)器(qi)人系統(tong)共存于(yu)同一應用(yong)現(xian)(xian)場的(de)(de)情況將會越(yue)(yue)來越(yue)(yue)多(duo)地出現(xian)(xian)。
 
　　一(yi)部分新型的(de)(de)(de)移(yi)動(dong)機(ji)器(qi)人管理系(xi)統將走向(xiang)分布式和云(yun)端部署，并具(ju)有(you)(you)可靠冗余(yu)能力(li)；可以支持在線(xian)的(de)(de)(de)地(di)圖和策(ce)略更新，以適(shi)應變化的(de)(de)(de)運(yun)(yun)行(xing)路線(xian)和調(diao)度策(ce)略；能夠對具(ju)有(you)(you)SLAM繞行(xing)能力(li)的(de)(de)(de)移(yi)動(dong)機(ji)器(qi)人進行(xing)優化調(diao)度，***、靈活地(di)管理系(xi)統中的(de)(de)(de)任(ren)務(wu)分配和交通(tong)管控；通(tong)過(guo)一(yi)定的(de)(de)(de)標準(zhun)化手段，管控好同一(yi)現(xian)場異構機(ji)器(qi)人系(xi)統之間(jian)的(de)(de)(de)協(xie)調(diao)運(yun)(yun)行(xing)。
 
　　同構仿真、數字孿生，為客戶提供一站式服務
 
　　客戶在做(zuo)智(zhi)能化、自(zi)動化改(gai)造(zao)的(de)過程中(zhong)，從方案設想(xiang)，到方案設計和實(shi)際投入，中(zhong)間會經(jing)過漫長的(de)決策鏈，通(tong)常這個決策過程依(yi)賴設計人員的(de)經(jing)驗，這樣(yang)可(ke)能會導(dao)致規劃(hua)結果和實(shi)際需求產(chan)生較大的(de)偏差，導(dao)致浪費或工期延誤(wu)。
 
　　一(yi)套功能(neng)完備的同構仿真(zhen)系統可以避(bi)免(mian)設(she)計過程中的人為偏差，并且能(neng)夠(gou)極(ji)大提(ti)高(gao)評估效率；可以提(ti)供規(gui)劃、仿真(zhen)、實(shi)施、運營等一(yi)站(zhan)式(shi)解決(jue)方(fang)案，實(shi)現同構仿真(zhen)和(he)數字孿生，極(ji)大減(jian)少機器人項目規(gui)劃風險(xian)，提(ti)高(gao)運維效率。
 
　　應用場景將進一步擴大
 
　　在技術進一步(bu)發展的(de)(de)(de)基礎上(shang)，未(wei)來(lai)(lai)移(yi)(yi)動(dong)(dong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)的(de)(de)(de)應(ying)用(yong)場景(jing)將(jiang)進一步(bu)擴大，將(jiang)逐漸深入到制造業的(de)(de)(de)各個領域及(ji)環節。而(er)伴隨著終端客(ke)戶對智能化需求的(de)(de)(de)進一步(bu)提高，未(wei)來(lai)(lai)單個以AGV為主的(de)(de)(de)項目(mu)將(jiang)會越來(lai)(lai)越少，因此(ci)，不同類型(xing)的(de)(de)(de)移(yi)(yi)動(dong)(dong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)以及(ji)移(yi)(yi)動(dong)(dong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)與(yu)其他自(zi)動(dong)(dong)化設備如何實現協調運作將(jiang)成為考驗企(qi)業方案實施(shi)能力的(de)(de)(de)關鍵。此(ci)外，從室內(nei)走向室外，園區物流等半(ban)封閉場景(jing)的(de)(de)(de)戶外應(ying)用(yong)也將(jiang)是移(yi)(yi)動(dong)(dong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)發展的(de)(de)(de)方向之一。未(wei)來(lai)(lai)工業應(ying)用(yong)移(yi)(yi)動(dong)(dong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)技術還將(jiang)與(yu)人(ren)(ren)工智能、移(yi)(yi)動(dong)(dong)互聯(lian)網、大數據處理等技術加速融合，從而(er)創造出(chu)新的(de)(de)(de)技術、產品和應(ying)用(yong)模式。