モバイルロボットは、主にポジショニング、計画、制御などの問題を解決する必要があります。現在、主要な研究分野には、環境認識とモデリング、ポジショニングとナビゲーション、環境理解、マルチロボット協調などがあります。将来、モバイルロボットは次の傾向に向かって発展します。
「自然航法＋独自進路計画」が主流に
移動ロボットの開発は、トラック ベース モード (テープ牽引モードなど)、ビーコン モード (QR コードなど)、ビーコン フリー モード (SLAM、リアルタイム ポジショニング、マップ作成など) のさまざまな段階を経てきました。 SLAM テクノロジーにより、ロボットはビーコンなしで測位とナビゲーションを実現できます。 展開が容易で柔軟性があり、複雑な運用環境や頻繁に変化するビジネス シナリオでのアプリケーションにより適しています。 そのため、ますます多くのお客様に支持され、業界の主流になりつつあります。
業界の発展は、ナビゲーション技術の発展により、機器が「車」から「ロボット」へと徐々に移行していることを示しています。 新しいテクノロジーの開発により、AGV はますます自律的かつインテリジェントになり、AMR の進化は業界のアプリケーションを拡大しました。
この段階では、「世界を征服する」ことができるナビゲーション モードはありません。 アプリケーションの特性に応じて、最適なナビゲーション モードのみを選択できます。 アプリケーションが異なれば、ナビゲーションの要件も異なります。 あらゆる種類のナビゲーション方法の中で最も人気のあるものは、レーザー、ビジョン、および人工環境に依存しないその他の自然なナビゲーション方法です。
アプリケーションの多様性は、技術開発の方向性の多様化を決定します。 テクノロジーの長所と短所を測定する基準は、アプリケーションのニーズによって異なります。 異なる技術を測定するために統一された基準を使用することは困難です。
ディープラーニングは、周囲の環境に対するロボットの理解を深めるために広く使用されます
コンピューター ビジョンの AI における深層学習技術の応用には、主にオブジェクト認識、オブジェクトの検出と追跡、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーションなどが含まれます。セマンティック SLAM は、オブジェクト認識をビジュアル SLAM と組み合わせ、ラベル情報を最適化プロセスに導入し、オブジェクト ラベル、および周囲の環境のコンテンツのロボットの理解を実現します。
従来の 2D 障害物検出には多くの制限があります。 人工知能のセマンティックセグメンテーションは、人や障害物の状況をより効果的に判断し、迂回効率を向上させ、ロボットシステムはアプリケーションの効率とインテリジェントレベルを向上させることができます。
新技術とロボット技術の融合が加速することで、製品の高度化がさらに進みます。 移動ロボットの自律性は、主に「状態認識」、「リアルタイム意思決定」、「正確な実装」の 3 つの側面で具現化されます。 モノのインターネット、AI、5G、およびその他の新世代の情報技術をロボット技術と組み合わせて、デバイスの効率的な相互作用、より自由なデータの流れ、およびアルゴリズムによるハードウェア コマンドの有効性の最大化を可能にします。