Les robots mobiles doivent principalement résoudre les problèmes de positionnement, de planification, de contrôle, etc. Actuellement, les domaines de recherche clés incluent la sensibilisation et la modélisation environnementales, le positionnement et la navigation, la compréhension de l'environnement, la coordination multi-robots, etc. évoluer vers les tendances suivantes :
"La navigation naturelle plus la planification indépendante des trajectoires" est devenue le courant dominant
Le développement des robots mobiles est passé par différentes étapes du mode basé sur la piste (comme le mode de traction sur bande), du mode balise (comme le code QR) et du mode sans balise (comme le SLAM, le positionnement en temps réel et la construction de cartes). La technologie SLAM peut permettre aux robots d'effectuer le positionnement et la navigation sans balises. Il est facile à déployer, flexible et plus adapté aux applications dans des environnements d'exploitation complexes et des scénarios commerciaux qui changent fréquemment. Par conséquent, il est préféré par de plus en plus de clients et devient la tendance dominante dans l'industrie.
Le développement de l'industrie montre que le développement de la technologie de navigation fait passer progressivement l'équipement de "voiture" à "robot". Avec le développement de nouvelles technologies, l'AGV est devenu de plus en plus autonome et intelligent, et l'évolution de l'AMR a élargi l'application de l'industrie.
A ce stade, il n'y a pas un seul mode de navigation qui puisse "conquérir le monde". Le mode de navigation le plus adapté ne peut être sélectionné qu'en fonction des caractéristiques de l'application. Différentes applications ont des exigences différentes pour la navigation. Parmi tous les types de méthodes de navigation, les plus populaires sont le laser, la vision et d'autres méthodes de navigation naturelles qui ne reposent pas sur un environnement artificiel.
La diversité des applications détermine la diversification des directions de développement technologique. Les normes pour mesurer les avantages et les inconvénients de la technologie varient en fonction des différents besoins d'application. Il est difficile d'utiliser une norme unifiée pour mesurer différentes technologies.
L'apprentissage en profondeur sera largement utilisé pour améliorer la compréhension du robot de l'environnement qui l'entoure
L'application de la technologie d'apprentissage en profondeur dans l'IA en vision par ordinateur comprend principalement la reconnaissance d'objets, la détection et le suivi d'objets, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances, etc. Le SLAM sémantique peut combiner la reconnaissance d'objets avec le SLAM visuel, introduire des informations d'étiquette dans le processus d'optimisation, créer des cartes avec étiquettes d'objets et réaliser la compréhension du robot du contenu de l'environnement environnant.
La détection d'obstacles 2D traditionnelle présente de nombreuses limites. La segmentation sémantique de l'intelligence artificielle peut évaluer plus efficacement la situation des personnes ou des obstacles, améliorer l'efficacité du détour et le système de robot peut améliorer l'efficacité de l'application et le niveau intelligent.
L'intégration accélérée des nouvelles technologies et de la robotique favorisera davantage la mise à niveau des produits. L'autonomie du robot mobile s'incarne principalement dans trois aspects : "la connaissance de l'état", "la prise de décision en temps réel" et "la mise en œuvre précise". L'Internet des objets, l'IA, la 5G et d'autres technologies de l'information de nouvelle génération sont combinés à la technologie robotique pour permettre une interaction efficace des appareils, une circulation plus libre des données et maximiser l'efficacité de la commande matérielle grâce à des algorithmes.