Mobilni roboti morajo predvsem reševati probleme pozicioniranja, načrtovanja, nadzora itd. Trenutno ključna raziskovalna področja vključujejo okoljsko ozaveščenost in modeliranje, pozicioniranje in navigacijo, razumevanje okolja, koordinacijo več robotov itd. V prihodnosti bodo mobilni roboti razvijati v smeri naslednjih trendov:
"Naravna navigacija in neodvisno načrtovanje poti" je postala mainstream
Razvoj mobilnih robotov je šel skozi različne stopnje načina na podlagi sledi (kot je način vleke s trakom), načina svetilnika (kot je koda QR) in načina brez svetilnika (kot je SLAM, določanje položaja v realnem času in izdelava zemljevidov). Tehnologija SLAM lahko robotom omogoči določanje položaja in navigacijo brez svetilnikov. Je enostaven za uvajanje, prilagodljiv in bolj primeren za aplikacije v kompleksnih operacijskih okoljih in pogosto spreminjajočih se poslovnih scenarijih. Zato mu je naklonjeno vse več strank in postaja glavni trend v industriji.
Razvoj industrije kaže, da razvoj navigacijske tehnologije povzroči postopni prehod opreme iz "avta" v "robota". Z razvojem nove tehnologije je AGV postajal vse bolj avtonomen in inteligenten, razvoj AMR pa je razširil uporabo v industriji.
Na tej stopnji ni nobenega navigacijskega načina, ki bi lahko "osvojil svet". Najprimernejši način navigacije je mogoče izbrati le glede na značilnosti aplikacije. Različne aplikacije imajo različne zahteve za navigacijo. Med vsemi vrstami navigacijskih metod so najbolj priljubljene laserske, vizualne in druge naravne navigacijske metode, ki se ne opirajo na umetno okolje.
Raznolikost aplikacij določa diverzifikacijo smeri razvoja tehnologije. Standardi za merjenje prednosti in slabosti tehnologije se razlikujejo glede na potrebe različnih aplikacij. Težko je uporabljati enoten standard za merjenje različnih tehnologij.
Globoko učenje se bo široko uporabljalo za izboljšanje robotovega razumevanja okolice
Uporaba tehnologije globinskega učenja v umetni inteligenci v računalniškem vidu vključuje predvsem prepoznavanje objektov, zaznavanje in sledenje objektom, semantično segmentacijo, segmentacijo primerkov itd. Semantični SLAM lahko kombinira prepoznavanje objektov z vizualnim SLAM, uvede informacije o oznakah v proces optimizacije, gradi zemljevide z oznake predmetov in uresničiti robotovo razumevanje vsebine okoliškega okolja.
Tradicionalno 2D zaznavanje ovir ima veliko omejitev. Semantična segmentacija umetne inteligence lahko učinkoviteje oceni položaj ljudi ali ovir, izboljša učinkovitost obvoza, robotski sistem pa lahko izboljša učinkovitost aplikacije in inteligentno raven.
Pospešeno vključevanje nove tehnologije in robotske tehnike bo še dodatno spodbujalo nadgradnjo izdelkov. Avtonomija mobilnega robota je v glavnem utelešena v treh vidikih: "zavedanje stanja", "odločanje v realnem času" in "natančna izvedba". Internet stvari, umetna inteligenca, 5G in druge informacijske tehnologije nove generacije so združene z robotsko tehnologijo, da bi omogočili učinkovito interakcijo naprav, bolj prost pretok podatkov in povečali učinkovitost ukazovanja strojne opreme prek algoritmov.