Robot seluler terutama perlu menyelesaikan masalah pemosisian, perencanaan, kontrol, dll. Saat ini, bidang penelitian utama meliputi kesadaran dan pemodelan lingkungan, pemosisian dan navigasi, pemahaman lingkungan, koordinasi multi-robot, dll. Di masa mendatang, robot seluler akan berkembang ke arah tren berikut:
"Navigasi alami plus perencanaan jalur independen" telah menjadi arus utama
Pengembangan mobile robot telah melewati berbagai tahapan mode berbasis track (seperti mode traksi pita), mode suar (seperti kode QR), dan mode bebas suar (seperti SLAM, pemosisian waktu nyata, dan pembuatan peta). Teknologi SLAM dapat mengaktifkan robot untuk mencapai pemosisian dan navigasi tanpa suar. Mudah diterapkan, fleksibel, dan lebih cocok untuk aplikasi di lingkungan operasi yang kompleks dan skenario bisnis yang sering berubah. Oleh karena itu, ini disukai oleh semakin banyak pelanggan dan menjadi tren utama di industri ini.
Perkembangan industri menunjukkan bahwa perkembangan teknologi navigasi membuat peralatan secara bertahap beralih dari "mobil" menjadi "robot". Dengan perkembangan teknologi baru, AGV menjadi semakin otonom dan cerdas, dan evolusi AMR telah memperluas penerapan industri.
Pada tahap ini, tidak ada satu pun mode navigasi yang dapat "menaklukkan dunia". Mode navigasi yang paling sesuai hanya dapat dipilih sesuai dengan karakteristik aplikasi. Aplikasi yang berbeda memiliki persyaratan navigasi yang berbeda. Di antara semua jenis metode navigasi, yang paling populer adalah laser, penglihatan, dan metode navigasi alami lainnya yang tidak bergantung pada lingkungan buatan.
Keragaman aplikasi menentukan diversifikasi arah pengembangan teknologi. Standar untuk mengukur kelebihan dan kekurangan teknologi bervariasi sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang berbeda. Sulit untuk menggunakan standar terpadu untuk mengukur teknologi yang berbeda.
Pembelajaran mendalam akan banyak digunakan untuk meningkatkan pemahaman robot tentang lingkungan sekitar
Penerapan teknologi pembelajaran mendalam dalam AI dalam visi komputer terutama mencakup pengenalan objek, deteksi dan pelacakan objek, segmentasi semantik, segmentasi instance, dll. SLAM semantik dapat menggabungkan pengenalan objek dengan SLAM visual, memasukkan informasi label ke dalam proses pengoptimalan, membuat peta dengan label objek, dan mewujudkan pemahaman robot tentang konten lingkungan sekitar.
Deteksi rintangan 2D tradisional memiliki banyak keterbatasan. Segmentasi semantik kecerdasan buatan dapat lebih efektif menilai situasi orang atau hambatan, meningkatkan efisiensi jalan memutar, dan sistem robot dapat meningkatkan efisiensi aplikasi dan tingkat kecerdasan.
Integrasi yang dipercepat dari teknologi baru dan teknologi robot akan semakin mendorong peningkatan produk. Otonomi robot bergerak terutama diwujudkan dalam tiga aspek: "kesadaran negara", "pengambilan keputusan waktu nyata", dan "implementasi akurat". Internet of Things, AI, 5G, dan teknologi informasi generasi baru lainnya digabungkan dengan teknologi robot untuk memungkinkan interaksi perangkat yang efisien, aliran data yang lebih bebas, dan memaksimalkan efektivitas perintah perangkat keras melalui algoritme.