رباتهای متحرک عمدتاً به حل مشکلات موقعیتیابی، برنامهریزی، کنترل و غیره نیاز دارند. در حال حاضر، زمینههای تحقیقاتی کلیدی شامل آگاهی و مدلسازی محیطی، موقعیتیابی و ناوبری، درک محیطی، هماهنگی چند روباتی و غیره است. در آینده، رباتهای متحرک به سمت روندهای زیر توسعه یابد:
"ناوبری طبیعی به علاوه برنامه ریزی مسیر مستقل" به جریان اصلی تبدیل شده است
توسعه رباتهای متحرک مراحل مختلفی از حالت مبتنی بر مسیر (مانند حالت کشش نوار)، حالت فانوس دریایی (مانند کد QR) و حالت بدون چراغ (مانند SLAM، موقعیتیابی بلادرنگ و ساختن نقشه) را طی کرده است. فناوری SLAM میتواند رباتها را قادر میسازد تا بدون چراغ به موقعیتیابی و ناوبری دست یابند. استقرار آن آسان، انعطاف پذیر است و برای برنامه های کاربردی در محیط های عملیاتی پیچیده و سناریوهای تجاری که اغلب در حال تغییر هستند، مناسب تر است. بنابراین، مورد علاقه مشتریان بیشتری قرار می گیرد و در حال تبدیل شدن به روند اصلی در صنعت است.
توسعه صنعت نشان می دهد که توسعه فناوری ناوبری باعث می شود که تجهیزات به تدریج از "خودرو" به "ربات" تبدیل شوند. با توسعه فناوری جدید، AGV بیش از پیش مستقل و هوشمند شده است و تکامل AMR کاربرد صنعت را گسترش داده است.
در این مرحله، هیچ حالت ناوبری وجود ندارد که بتواند جهان را تسخیر کند. مناسب ترین حالت ناوبری را فقط می توان با توجه به ویژگی های برنامه انتخاب کرد. برنامه های مختلف نیازمندی های متفاوتی برای ناوبری دارند. در بین انواع روش های ناوبری، محبوب ترین آنها لیزر، بینایی و سایر روش های ناوبری طبیعی است که متکی به محیط مصنوعی نیستند.
تنوع برنامه ها، تنوع جهت های توسعه فناوری را تعیین می کند. استانداردهای اندازه گیری مزایا و معایب فناوری با توجه به نیازهای کاربردی مختلف متفاوت است. استفاده از یک استاندارد واحد برای اندازه گیری فناوری های مختلف دشوار است.
یادگیری عمیق به طور گسترده برای افزایش درک ربات از محیط اطراف استفاده خواهد شد
کاربرد فناوری یادگیری عمقی در هوش مصنوعی در بینایی کامپیوتر عمدتاً شامل تشخیص اشیا، تشخیص و ردیابی اشیا، تقسیمبندی معنایی، تقسیمبندی نمونه و غیره میشود. SLAM معنایی میتواند تشخیص شی را با SLAM بصری ترکیب کند، اطلاعات برچسب را در فرآیند بهینهسازی معرفی کند، نقشههایی را بسازد. برچسبگذاری اشیا، و درک ربات از محتوای محیط اطراف.
تشخیص موانع 2 بعدی سنتی محدودیت های زیادی دارد. بخشبندی معنایی هوش مصنوعی میتواند به طور مؤثرتری درباره وضعیت افراد یا موانع قضاوت کند، کارایی انحراف را بهبود بخشد و سیستم ربات میتواند کارایی برنامه و سطح هوشمند را بهبود بخشد.
ادغام سریع فناوری جدید و فناوری ربات باعث ارتقاء محصولات می شود. استقلال ربات متحرک عمدتاً در سه جنبه تجسم یافته است: "آگاهی از وضعیت"، "تصمیم گیری در زمان واقعی" و "اجرای دقیق". اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی، 5G و سایر فناوریهای اطلاعاتی نسل جدید با فناوری ربات ترکیب شدهاند تا تعامل کارآمد دستگاهها، جریان آزادتر دادهها و به حداکثر رساندن اثربخشی فرمان سختافزاری از طریق الگوریتمها را فراهم کنند.