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移动机器人最受关注的十大技术发展趋势

时间：2024-09-02 来源：移动机器人产业联盟

随着移动机器人应用“广度”跟“深度”的不断扩大，为了不断适应市场的需求，其技术也在不断突破。综合终端用户对产品的需求特点及移动机器人厂商对未来行业需求趋势的判断，我们总结了当前移动机器人最受关注的十大技术发展趋势：

1、人车混用场景下移动机器人的安全性能

越来越多的终端用户开始更关注人车混用场景下机器人的安全性能，不仅仅是被动安全，更关注于主动安全。
被动安全主要侧重于在事故发生时减少或避免伤害的发生，通过物理结构、材料选择以及防护措施等手段来实现。主动安全则更侧重于通过预测和避免潜在危险来防止事故的发生，它依赖于先进的传感器技术、数据处理算法和智能决策系统。

为了实现更高级别的主动安全，移动机器人厂商正在为产品配备更先进的多模态感知系统，包括高清摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波传感器等，为机器人提供全方位、高精度的环境感知能力。



2、移动机器人单点故障引起的系统瘫痪

单点故障，即系统中某一关键部件或环节的失效，可能导致整个系统无法正常工作，从而造成系统瘫痪。

移动机器人单点故障引起的系统瘫痪是一个复杂的问题，它涉及到机器人系统的多个组成部分和相互之间的依赖关系。常见的单点故障类型包括硬件故障、软件故障、通信故障、控制故障等，而引起单点故障的原因有系统架构设计不合理、关键部件质量不可靠、软件设计缺陷以及维护不当等。

针对这一问题，移动机器人厂商也在通过优化系统架构设计、选用高质量的关键部件、加强软件设计与测试、定期维护与保养、建立应急响应机制等措施来减少以及尽量避免单点故障引起的系统瘫痪。

3、自主识别及快速应对动态多变的工作场景

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，移动机器人将面临更加复杂和多变的工作环境。具备自主识别和快速应对能力将成为未来移动机器人的基本要求之一。

自主识别能力使机器人能够准确感知和理解周围环境，快速识别出需要执行的任务或避开的障碍物。这减少了人工干预的需求，从而提高了整体工作效率。快速应对能力则允许机器人在遇到突发情况或环境变化时，能够迅速调整策略并执行新的指令，避免任务中断或延误。

移动机器人要提升自主识别能力、快速应对动态多变的工作场景，重点要增强环境感知能力、提升数据处理与识别能力、优化决策与控制算法、加强适应性与鲁棒性、持续优化与迭代。

4、移动机器人在狭窄空间的应用

随着土地成本的持续攀升，仓储业和工业生产面临着前所未有的空间压力，这直接促使了对更高存储密度和更高效作业流程的迫切需求。在这种背景下，移动机器人在狭窄空间的应用需求日益增多，对其性能和技术水平也提出了更高的要求。

例如，针对狭窄空间的特点，移动机器人需要采用紧凑型设计，减小体积和占地面积。同时，需要具备灵活的运动能力，以适应各种复杂地形和狭窄通道。为了在狭窄空间内实现精准作业，移动机器人还需要配备先进的高精度导航和定位系统等。在狭窄空间中，障碍物众多且空间有限，移动机器人需要具备智能避障功能，能够实时感知周围环境并快速做出避障决策……



5、快速而简单的现场部署

对于终端用户而言，在工业生产或仓储管理等场景中，时间就是金钱。快速部署移动机器人意味着可以更快地将其投入到实际作业中，从而缩短生产周期，提高整体生产效率。

对于移动机器人厂商而言，项目部署意味着成本，复杂的部署过程往往伴随着高昂的成本，包括人力成本、时间成本和可能的错误成本。实现快速而简单的现场部署可以显著降低这些成本，提高项目的经济效益。

因此，无论是对于终端用户还是移动机器人企业而言，快速而简单的现场部署都能够实现经济效益的最大化，推动移动机器人的深入应用。

6、实现更好的动态路径规划

移动机器人的动态路径规划是指在实时变化的环境中，根据当前环境的障碍物分布、交通状况和任务优先级等信息，实时计算并调整机器人最佳路径，以确保从起点到目标点的安全、高效移动。

移动机器人动态路径规划的难点主要受环境动态性与不确定性、实时性要求、多约束条件、算法复杂度与计算资源等因素影响。当前，行业内也在不断新的算法和技术来解决AGV动态路径规划问题。例如，利用强化学习、深度学习等人工智能技术来提高算法的实时性和智能性；结合多目标优化算法和启发式搜索算法来优化路径规划的性能；利用仿真平台对算法进行验证和优化等。



7、移动机器人自主性和灵活性

移动机器人的自主性和灵活性是其核心技术的重要体现，也是未来发展的重要趋势。移动机器人自主性和灵活性的提升将极大地拓展其应用边界，使其能够适应更多样化、复杂化的任务和环境。

提升移动机器人的自主性和灵活性需要从感知技术、智能决策、模块化设计、多模态交互、自适应控制算法以及高性能硬件和软件优化等多个方面入手。如通过多传感器融合让机器人获取更丰富的外界信息，通过强化学习算法，使机器人在不断试错中优化其行为策略，提高在复杂环境中的决策能力等等。

8、单车的可延展以及系统的可拓展性

单车的可延展性是指移动机器人可以根据具体需求进行功能扩展。例如，通过增加不同的末端执行器（如机械臂、夹具等），可以实现更多样化的物料搬运和加工任务。同时，小车可以灵活适应不同的工作环境和生产线布局。
系统的可拓展性包括系统规模的扩展、功能的集成、灵活的配置、智能化升级等。例如系统可以根据实际需求进行规模扩展。随着生产规模的扩大，可以逐步增加AGV小车的数量，以满足更多的物料搬运和生产线对接需求。同时，AGV系统还可以与其他自动化设备（如自动化仓库、自动化生产线等）进行无缝集成，形成更大规模的自动化物流和生产系统。

9、高度兼容性：不同种类、不同品牌机器人在同一场景下应用

在同一场景下，实现不同品牌、不同种类AGV的兼容应用对于提高生产效率和灵活性、降低投资和运营成本、促进技术创新和升级、增强系统稳定性和可靠性等方面都具有重要意义。例如通过实现不同品牌、种类AGV的兼容应用，企业可以避免因为设备不兼容而进行的重复投资。这有助于降低设备采购和更新的成本。同时，不同品牌、种类的AGV能够在同一系统中协同工作，无需额外的转换或调整，也能够提高了生产流程的连贯性和效率。

提升移动机器人产品的兼容性重要前提之一在于需要制定统一的标准和规范，包括通信协议标准化以及接口标准化等。在CMR产业联盟标委会的组织下，已经先后发布了《工业应用移动机器人数据通信接口规范》《工业应用移动机器人与其调度系统数据的接口规范》团体标准，两项标准的制定也进一步推动了不同种类、不同品牌机器人在同一场景下应用。

10、模块化与定制化的有机结合

模块化设计使得AGV可以根据不同需求进行灵活配置和升级；定制化设计则能够满足不同行业和企业的特定需求，提高产品的适应性和竞争力。

移动机器人的模块化与定制化之间的平衡需要综合考虑市场需求、客户需求、产品设计、生产制造和标准化等多个方面，实现实现模块化与定制化的有机结合，例如在产品设计和生产过程中，采用模块化与定制化相结合的方式。首先，根据市场需求和客户需求确定通用模块和定制模块的组合方案；然后，按照组合方案进行生产制造和安装调试。

展望未来，移动机器人技术将继续在创新与应用的道路上阔步前行。随着自主导航、物联网、人工智能、机器学习等关键技术的不断突破与融合，移动机器人将更加智能化、自主化，能够胜任更为复杂多变的任务。同时，模块化设计、可定制化服务以及安全环保理念的深入，将促使移动机器人更加贴近市场需求，成为推动产业升级和智能制造的重要力量。我们相信，在不久的将来，移动机器人将无处不在，以更加高效、灵活、智能的方式服务于人类社会，开启一个全新的智能时代。
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