Mobilné roboty potrebujú hlavne riešiť problémy polohovania, plánovania, riadenia atď. V súčasnosti medzi kľúčové oblasti výskumu patrí environmentálne povedomie a modelovanie, polohovanie a navigácia, chápanie životného prostredia, koordinácia viacerých robotov atď. V budúcnosti budú mobilné roboty vyvíjať smerom k nasledujúcim trendom:
„Prirodzená navigácia plus nezávislé plánovanie trás“ sa stalo hlavným prúdom
Vývoj mobilných robotov prešiel rôznymi štádiami režimu založeného na dráhe (ako je režim ťahania pásky), režimu majáku (ako je QR kód) a režimu bez majákov (ako je SLAM, určovanie polohy v reálnom čase a vytváranie máp). Technológia SLAM umožňuje robotom určovať polohu a navigovať bez majákov. Je ľahko nasaditeľný, flexibilný a vhodnejší pre aplikácie v zložitých operačných prostrediach a často sa meniacich podnikových scenároch. Preto ho obľubuje stále viac zákazníkov a stáva sa hlavným trendom v odvetví.
Rozvoj priemyslu ukazuje, že vývoj navigačnej techniky spôsobuje, že zariadenie postupne prechádza z „auta“ na „robota“. S vývojom novej technológie sa AGV stáva stále viac autonómnym a inteligentnejším a vývoj AMR rozšíril uplatnenie tohto odvetvia.
V tejto fáze neexistuje žiadny navigačný režim, ktorý by dokázal „dobyť svet“. Najvhodnejší režim navigácie je možné zvoliť len podľa vlastností aplikácie. Rôzne aplikácie majú rôzne požiadavky na navigáciu. Spomedzi všetkých druhov navigačných metód sú najobľúbenejšie laserové, zrakové a iné prirodzené navigačné metódy, ktoré sa nespoliehajú na umelé prostredie.
Rozmanitosť aplikácií určuje diverzifikáciu smerov vývoja technológií. Normy na meranie výhod a nevýhod technológie sa líšia v závislosti od potrieb rôznych aplikácií. Je ťažké použiť jednotný štandard na meranie rôznych technológií.
Hlboké učenie sa bude široko využívať na zlepšenie porozumenia robota okolitému prostrediu
Aplikácia technológie hĺbkového učenia v AI v počítačovom videní zahŕňa najmä rozpoznávanie objektov, detekciu a sledovanie objektov, sémantickú segmentáciu, segmentáciu inštancií atď. Sémantický SLAM môže kombinovať rozpoznávanie objektov s vizuálnym SLAM, zavádzať informácie o štítkoch do procesu optimalizácie, vytvárať mapy pomocou štítky objektov a uvedomiť si, ako robot rozumie obsahu okolitého prostredia.
Tradičná 2D detekcia prekážok má mnoho obmedzení. Sémantická segmentácia umelej inteligencie dokáže efektívnejšie posúdiť situáciu ľudí alebo prekážok, zlepšiť efektivitu obchádzky a robotický systém môže zlepšiť efektivitu aplikácie a inteligentnú úroveň.
Zrýchlená integrácia novej technológie a technológie robotov bude ďalej podporovať modernizáciu produktov. Autonómia mobilného robota je stelesnená najmä v troch aspektoch: „informovanosť o stave“, „rozhodovanie v reálnom čase“ a „presná implementácia“. Internet vecí, AI, 5G a ďalšie informačné technológie novej generácie sú kombinované s technológiou robotov, aby umožnili efektívnu interakciu zariadení, voľnejší tok údajov a maximalizovali efektivitu hardvérových príkazov prostredníctvom algoritmov.