Els robots mòbils necessiten principalment resoldre els problemes de posicionament, planificació, control, etc. En l'actualitat, els camps d'investigació clau inclouen la consciència i el modelatge ambiental, el posicionament i la navegació, la comprensió ambiental, la coordinació de múltiples robots, etc. En el futur, els robots mòbils seran desenvolupar-se cap a les tendències següents:
La "navegació natural més planificació de camins independent" s'ha convertit en el corrent principal
El desenvolupament de robots mòbils ha passat per diferents etapes del mode basat en pistes (com el mode de tracció de cinta), el mode de balisa (com el codi QR) i el mode lliure de balises (com SLAM, posicionament en temps real i construcció de mapes). La tecnologia SLAM pot permetre als robots aconseguir el posicionament i la navegació sense balises. És fàcil de desplegar, flexible i més adequat per a aplicacions en entorns operatius complexos i escenaris de negoci que canvien amb freqüència. Per tant, és afavorit per cada cop més clients i s'està convertint en la tendència principal del sector.
El desenvolupament de la indústria demostra que el desenvolupament de la tecnologia de navegació fa que l'equip passi gradualment de "cotxe" a "robot". Amb el desenvolupament de la nova tecnologia, AGV s'ha tornat cada cop més autònom i intel·ligent, i l'evolució d'AMR ha ampliat l'aplicació de la indústria.
En aquesta etapa, no hi ha cap mode de navegació que pugui "conquerir el món". El mode de navegació més adequat només es pot seleccionar segons les característiques de l'aplicació. Les diferents aplicacions tenen diferents requisits per a la navegació. Entre tot tipus de mètodes de navegació, els més populars són el làser, la visió i altres mètodes de navegació naturals que no depenen de l'entorn artificial.
La diversitat d'aplicacions determina la diversificació de les direccions de desenvolupament tecnològic. Els estàndards per mesurar els avantatges i els inconvenients de la tecnologia varien segons les diferents necessitats d'aplicació. És difícil utilitzar un estàndard unificat per mesurar diferents tecnologies.
L'aprenentatge profund s'utilitzarà àmpliament per millorar la comprensió del robot de l'entorn circumdant
L'aplicació de la tecnologia d'aprenentatge en profunditat en IA en visió per computador inclou principalment el reconeixement d'objectes, la detecció i el seguiment d'objectes, la segmentació semàntica, la segmentació d'instàncies, etc. El SLAM semàntic pot combinar el reconeixement d'objectes amb el SLAM visual, introduir informació d'etiquetes en el procés d'optimització, crear mapes amb etiquetes d'objectes i adonar-se de la comprensió del robot del contingut de l'entorn circumdant.
La detecció tradicional d'obstacles en 2D té moltes limitacions. La segmentació semàntica de la intel·ligència artificial pot jutjar amb més eficàcia la situació de les persones o els obstacles, millorar l'eficiència del desviament i el sistema de robot pot millorar l'eficiència de l'aplicació i el nivell intel·ligent.
La integració accelerada de la nova tecnologia i la tecnologia dels robots promourà encara més l'actualització dels productes. L'autonomia del robot mòbil es concreta principalment en tres aspectes: "conscienciació de l'estat", "presa de decisions en temps real" i "implementació precisa". L'Internet de les coses, la intel·ligència artificial, el 5G i altres tecnologies de la informació de nova generació es combinen amb la tecnologia de robots per permetre una interacció eficient dels dispositius, un flux més lliure de dades i maximitzar l'eficàcia del comandament del maquinari mitjançant algorismes.