Мобилните роботи трябва главно да решават проблемите с позиционирането, планирането, контрола и т.н. В момента ключовите изследователски области включват екологична осведоменост и моделиране, позициониране и навигация, разбиране на околната среда, координация на множество роботи и т.н. В бъдеще мобилните роботи ще развиват към следните тенденции:
„Естествена навигация плюс независимо планиране на пътя“ се превърна в мейнстрийм
Развитието на мобилните роботи е преминало през различни етапи на режим, базиран на писта (като режим на теглене на лента), режим на маяк (като QR код) и режим без маяк (като SLAM, позициониране в реално време и изграждане на карта). Технологията SLAM може да позволи на роботите да постигнат позициониране и навигация без маяци. Той е лесен за внедряване, гъвкав и по-подходящ за приложения в сложни операционни среди и често променящи се бизнес сценарии. Следователно, той е предпочитан от все повече клиенти и се превръща в основна тенденция в индустрията.
Развитието на индустрията показва, че развитието на навигационните технологии кара оборудването постепенно да преминава от "автомобил" към "робот". С развитието на новата технология AGV става все по-автономен и интелигентен, а еволюцията на AMR разшири приложението на индустрията.
На този етап няма нито един режим на навигация, който може да "завладее света". Най-подходящият навигационен режим може да бъде избран само според характеристиките на приложението. Различните приложения имат различни изисквания за навигация. Сред всички видове навигационни методи най-популярните са лазерните, визуалните и други естествени навигационни методи, които не разчитат на изкуствена среда.
Разнообразието от приложения определя диверсификацията на посоките на развитие на технологиите. Стандартите за измерване на предимствата и недостатъците на технологията варират според нуждите на различните приложения. Трудно е да се използва унифициран стандарт за измерване на различни технологии.
Дълбокото обучение ще бъде широко използвано за подобряване на разбирането на робота за околната среда
Прилагането на технологията за задълбочено обучение в AI в компютърното зрение включва главно разпознаване на обекти, откриване и проследяване на обекти, семантично сегментиране, сегментиране на екземпляри и т.н. обектни етикети и осъзнаване на разбирането на робота за съдържанието на околната среда.
Традиционното 2D откриване на препятствия има много ограничения. Семантичното сегментиране на изкуствения интелект може по-ефективно да прецени ситуацията на хората или препятствията, да подобри ефективността на заобикалянето, а роботизираната система може да подобри ефективността на приложението и нивото на интелигентност.
Ускореното интегриране на нови технологии и роботизирана технология допълнително ще насърчи надграждането на продуктите. Автономността на мобилния робот е въплътена главно в три аспекта: „осъзнаване на състоянието“, „вземане на решения в реално време“ и „точно изпълнение“. Интернет на нещата, AI, 5G и други информационни технологии от ново поколение се комбинират с роботизирана технология, за да позволят ефективно взаимодействие на устройствата, по-свободен поток от данни и да увеличат максимално ефективността на хардуерните команди чрез алгоритми.