Os robôs móveis precisam principalmente resolver os problemas de posicionamento, planejamento, controle, etc. Atualmente, os principais campos de pesquisa incluem conscientização e modelagem ambiental, posicionamento e navegação, compreensão ambiental, coordenação de vários robôs, etc. desenvolver para as seguintes tendências:
"Navegação natural mais planejamento de caminho independente" tornou-se o mainstream
O desenvolvimento de robôs móveis passou por diferentes estágios de modo baseado em trilha (como modo de tração de fita), modo de farol (como código QR) e modo livre de farol (como SLAM, posicionamento em tempo real e construção de mapa). A tecnologia SLAM pode permitir que os robôs obtenham posicionamento e navegação sem beacons. É fácil de implantar, flexível e mais adequado para aplicativos em ambientes operacionais complexos e cenários de negócios que mudam com frequência. Portanto, é favorecido por mais e mais clientes e está se tornando a tendência dominante na indústria.
O desenvolvimento da indústria mostra que o desenvolvimento da tecnologia de navegação faz com que o equipamento mude gradualmente de "carro" para "robô". Com o desenvolvimento de novas tecnologias, o AGV tornou-se cada vez mais autônomo e inteligente, e a evolução do AMR ampliou a aplicação da indústria.
Nesta fase, não existe um modo de navegação que possa "conquistar o mundo". O modo de navegação mais adequado só pode ser selecionado de acordo com as características do aplicativo. Aplicativos diferentes têm requisitos diferentes para navegação. Entre todos os tipos de métodos de navegação, os mais populares são laser, visão e outros métodos de navegação natural que não dependem de ambiente artificial.
A diversidade de aplicações determina a diversificação das direções de desenvolvimento tecnológico. Os padrões para medir as vantagens e desvantagens da tecnologia variam de acordo com as diferentes necessidades de aplicação. É difícil usar um padrão unificado para medir diferentes tecnologias.
O aprendizado profundo será amplamente usado para aprimorar a compreensão do robô sobre o ambiente circundante
A aplicação da tecnologia de aprendizado profundo em IA em visão computacional inclui principalmente reconhecimento de objetos, detecção e rastreamento de objetos, segmentação semântica, segmentação de instâncias, etc. O SLAM semântico pode combinar reconhecimento de objetos com SLAM visual, introduzir informações de rótulos no processo de otimização, construir mapas com rótulos de objetos e perceber a compreensão do robô sobre o conteúdo do ambiente circundante.
A detecção de obstáculos 2D tradicional tem muitas limitações. A segmentação semântica de inteligência artificial pode julgar com mais eficácia a situação de pessoas ou obstáculos, melhorar a eficiência do desvio e o sistema de robô pode melhorar a eficiência do aplicativo e o nível inteligente.
A integração acelerada de novas tecnologias e tecnologia de robôs promoverá ainda mais a atualização de produtos. A autonomia do robô móvel é principalmente incorporada em três aspectos: "consciência do estado", "tomada de decisão em tempo real" e "implementação precisa". A Internet das Coisas, IA, 5G e outras tecnologias de informação de nova geração são combinadas com a tecnologia de robôs para permitir interação eficiente de dispositivos, fluxo de dados mais livre e maximizar a eficácia do comando de hardware por meio de algoritmos.