移動機器人主要需要解決定位、規劃、控製等問題，目前重點的研究領域包括環境感知與建模、定位與導航、環境理解、多機器人協調等，未來移動機器人將朝著以下趨勢發展：

　　1“自然導航+自主路徑規劃”成為主流

　　移動機器人發展經曆了有軌方式（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複雜、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。

　　行業發展顯示

，導航技術的發展使設備從“車”逐漸過渡到“機器人”。隨著新技術的發展，AGV自主化、智能化的程度越來越高，AMR的演進更是廣泛擴大了行業的應用。

　　現階段，尚沒有任何一種能夠“包打天下”的(de)導(dao)航(hang)方(fang)式(shi)，隻(zhi)能(neng)根(gen)據(ju)應(ying)用(yong)的(de)特(te)點(dian)來(lai)選(xuan)取(qu)最(zui)適(shi)合(he)的(de)導(dao)航(hang)方(fang)式(shi)，不(bu)同(tong)應(ying)用(yong)對(dui)導(dao)航(hang)的(de)要(yao)求(qiu)並(bing)不(bu)一(yi)樣(yang)。在(zai)各(ge)種(zhong)導(dao)航(hang)方(fang)式(shi)中(zhong)，目(mu)前(qian)最(zui)受(shou)歡(huan)迎(ying)的(de)是(shi)激(ji)光(guang)、視覺等不依賴人工環境的自然導航方式。

　　應用的多樣性決定了技術發展方向的多元化,衡量技術優劣的標準依應用需求不同而不同，很難用統一的標準來衡量各種不同的技術。

　　2 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視覺中的應用主要有物體識別、目標檢測與跟蹤、語義分割、實例分割等，語義SLAM能把物體識別與視覺SLAM結合起來
，將標簽信息引入優化過程中
，構建帶物體標簽的地圖，實現機器人對周圍環境內容的理解。

　　傳統的2D障zhang礙ai物wu檢jian測ce存cun在zai許xu多duo局ju限xian性xing，通tong過guo人ren工gong智zhi能neng語yu義yi分fen割ge，可ke以yi更geng有you效xiao地di判pan斷duan人ren或huo障zhang礙ai物wu的de情qing況kuang
，提ti高gao繞rao行xing效xiao率lv，機ji器qi人ren係xi統tong可ke以yi提ti升sheng應ying用yong效xiao率lv和he智zhi能neng化hua水shui平ping。

　　新技術與機器人技術的加速融合將進一步推動產品的更新換代。移動機器人的自主性主要體現在“狀態感知”、“實時決策”
、“準確執行”這三個方麵。物聯網、AI
、5G等新一代信息技術與機器人技術相互結合，能夠讓設備高效交互

，數據更加自由流動，並通過算法指揮硬件發揮最大效能。

　　3 規模化集群作業成必然，更高效的多機協作方式成趨勢

　　機器人在實際應用中，通常是以集群的方式協同完成特定的任務。如：月台的托盤搬運集貨
，原材料的料箱存儲和揀選，產線之間的物料搬運；托盤可以使用無人叉車搬運，原材料的存儲揀選可以使用二維碼類KIVA機器人，產線之間物料搬運可以使用SLAM機器人。

　　一(yi)旦(dan)達(da)到(dao)幾(ji)百(bai)台(tai)甚(shen)至(zhi)上(shang)千(qian)台(tai)機(ji)器(qi)人(ren)時(shi)，簡(jian)單(dan)的(de)邏(luo)輯(ji)思(si)考(kao)已(yi)經(jing)不(bu)能(neng)解(jie)決(jue)問(wen)題(ti)，整(zheng)個(ge)群(qun)體(ti)協(xie)作(zuo)的(de)效(xiao)率(lv)無(wu)法(fa)得(de)到(dao)有(you)效(xiao)保(bao)證(zheng)。這(zhe)時(shi)候(hou)就(jiu)需(xu)要(yao)機(ji)器(qi)人(ren)能(neng)夠(gou)不(bu)斷(duan)學(xue)習(xi)

、不斷修正自身策略
，AI將在其中扮演重要角色

，讓整個係統不斷優化
，群體智能化程度越來越高。

　　當移動機器人係統規模擴大，傳統的管理調度係統正麵臨越來越苛刻的要求。移動機器人管理係統需要對具有避障繞行能力的AMR進行高效的交通管理和任務調度，異構移動機器人係統共存於同一應用現場的情況將會越來越多地出現。

　　一部分新型的移動機器人管理係統將走向分布式和雲端部署，並具有可靠冗餘能力；可以支持在線的地圖和策略更新，以適應變化的運行路線和調度策略；能夠對具有SLAM繞行能力的移動機器人進行優化調度
，高效、靈活地管理係統中的任務分配和交通管控
；通過一定的標準化手段，管控好同一現場異構機器人係統之間的協調運行。

　　4 同構仿真
、數字孿生，為客戶提供一站式服務

　　客戶在做智能化
、自(zi)動(dong)化(hua)改(gai)造(zao)的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong)，從(cong)方(fang)案(an)設(she)想(xiang)
，到(dao)方(fang)案(an)設(she)計(ji)和(he)實(shi)際(ji)投(tou)入(ru)，中(zhong)間(jian)會(hui)經(jing)過(guo)漫(man)長(chang)的(de)決(jue)策(ce)鏈(lian)
，通(tong)常(chang)這(zhe)個(ge)決(jue)策(ce)過(guo)程(cheng)依(yi)賴(lai)設(she)計(ji)人(ren)員(yuan)的(de)經(jing)驗(yan)

，這(zhe)樣(yang)可(ke)能(neng)會(hui)導(dao)致(zhi)規(gui)劃(hua)結(jie)果(guo)和(he)實(shi)際(ji)需(xu)求(qiu)產(chan)生(sheng)較(jiao)大(da)的(de)偏(pian)差(cha)，導(dao)致(zhi)浪(lang)費(fei)或(huo)工(gong)期(qi)延(yan)誤(wu)。

　　一套功能完備的同構仿真係統可以避免設計過程中的人為偏差，並且能夠極大提高評估效率

；可以提供規劃、仿真、實施、運營等一站式解決方案，實現同構仿真和數字孿生，極大減少機器人項目規劃風險，提高運維效率。

　　5 應用場景將進一步擴大

　　zaijishujinyibufazhandejichushang，weilaiyidongjiqirendeyingyongchangjingjiangjinyibukuoda

，jiangzhujianshenrudaozhizaoyedegegelingyujihuanjie。erbansuizhezhongduankehuduizhinenghuaxuqiudejinyibutigao，weilaidangeyiAGV為(wei)主(zhu)的(de)項(xiang)目(mu)將(jiang)會(hui)越(yue)來(lai)越(yue)少(shao)，因(yin)此(ci)
，不(bu)同(tong)類(lei)型(xing)的(de)移(yi)動(dong)機(ji)器(qi)人(ren)以(yi)及(ji)移(yi)動(dong)機(ji)器(qi)人(ren)與(yu)其(qi)他(ta)自(zi)動(dong)化(hua)設(she)備(bei)如(ru)何(he)實(shi)現(xian)協(xie)調(tiao)運(yun)作(zuo)將(jiang)成(cheng)為(wei)考(kao)驗(yan)企(qi)業(ye)方(fang)案(an)實(shi)施(shi)能(neng)力(li)的(de)關(guan)鍵(jian)。此(ci)外(wai)，從(cong)室(shi)內(nei)走(zou)向(xiang)室(shi)外(wai)，園(yuan)區(qu)物(wu)流(liu)等(deng)半(ban)封(feng)閉(bi)場(chang)景(jing)的(de)戶(hu)外(wai)應(ying)用(yong)也(ye)將(jiang)是(shi)移(yi)動(dong)機(ji)器(qi)人(ren)發(fa)展(zhan)的(de)方(fang)向(xiang)之(zhi)一(yi)。

　　除以上三個看法外
，未來工業應用移動機器人技術還將與人工智能、移動互聯網、大數據處理等技術加速融合，從而創造出新的技術、產品和應用模式。