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。

　　移動機器人主要需要解決定位、規劃、控制等問題，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：

　　“自然導航+自主路徑規劃”成為主流

　　移動機器人發展經歷了有軌方式(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復雜、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”的導航方式，只能根據應用的特點來選取最適合的導航方式，不同應用對導航的要求并不一樣。在各種導航方式中，目前最受歡迎的是激光、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。

　　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障礙物檢測存在許多局限性，通過人工智能語義分割，可以更有效地判斷人或障礙物的情況，提高繞行效率，機器人系統可以提升應用效率和智能化水平。

　　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”這三個方面。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，并通過算法指揮硬件發揮最大效能。

　　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：月臺的托盤搬運集貨，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。

　　一旦達到幾百臺甚至上千臺機器人時，簡單的邏輯思考已經不能解決問題，整個群體協作的效率無法得到有效保證。這時候就需要機器人能夠不斷學習、不斷修正自身策略，AI將在其中扮演重要角色，讓整個系統不斷優化，群體智能化程度越來越高。

　　當移動機器人系統規模擴大，傳統的管理調度系統正面臨越來越苛刻的要求。移動機器人管理系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，異構移動機器人系統共存于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系統將走向分布式和云端部署，并具有可靠冗余能力；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、靈活地管理系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系統之間的協調運行。

　　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、自動化改造的過程中，從方案設想，到方案設計和實際投入，中間會經過漫長的決策鏈，通常這個決策過程依賴設計人員的經驗，這樣可能會導致規劃結果和實際需求產生較大的偏差，導致浪費或工期延誤。

　　一套功能完備的同構仿真系統可以避免設計過程中的人為偏差，并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。

　　應用場景將進一步擴大

　　在技術進一步發展的基礎上，未來移動機器人的應用場景將進一步擴大，將逐漸深入到制造業的各個領域及環節。而伴隨著終端客戶對智能化需求的進一步提高，未來單個以AGV為主的項目將會越來越少，因此，不同類型的移動機器人以及移動機器人與其他自動化設備如何實現協調運作將成為考驗企業方案實施能力的關鍵。此外，從室內走向室外，園區物流等半封閉場景的戶外應用也將是移動機器人發展的方向之一。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。