突破邊界，移動機器人需要更加“智能”。

2022年，工業應用移動機器人行業依舊保持了較強的增長韌性，市場呈現出高速增長，在一些細分與創新領域應用超過預判。而隨著移動機器人廣度和深度的不斷擴展，也對技術迭代更新提出了更多樣的要求。未來，什么樣的移動機器人才是真正符合新時代發展需求的產品，企業又該朝著怎樣的方向去探索？在2022年年底的“中國移動機器人（AGV/AMR）行業發展年會”上，CMR產業聯盟主席張雷分享了其對移動機器人技術發展的思考，從發展現狀、技術特點以及未來趨勢等多個角度進行了詳細解讀。

移動機器人的技術發展現狀與特點

2015年左右，國內興起移動機器人開發高潮，眾多企業的入局推動了技術的快速發展，且相繼在多個方面取得了突破性的發展。

從AGV到AMR：移動機器人兼具“車輛”與“機器人”屬性，目前，針對其“機器人”屬性的研究創新大大超過對其“車輛”屬性的研究。

導航技術的多樣化發展：移動機器人已發展出多種不同的導航技術，通過傳感器數據融合，可以解決更多場景的導航問題，其中，自然導航技術的廣泛應用，大大擴展了移動機器人的應用領域和應用模式。全流程參與復雜應用：移動機器人由簡單的交通管理發展到大規模的智能群控，同時發展出多種多樣的具體應用，與流程 、工藝緊密結合，參與全流程應用。

部分產品走向標準化：盡管大多數移動機器人仍以非標訂制的形式出現，但也出現了一些標準化產品。綜合來看，技術發展多元化、與其他技術的緊密融合以及核心技術突破+應用領域擴展是近年移動機器人技術發展的主要特點。移動機器人需要進入各種任務場景，應用方式多種多樣，這就決定了移動機器人技術需要多元化發展；移動機器人技術的發展，與其它領域的技術發展密切相關，如人工智能、移動通訊、云計算、大數據、數字孿生、虛擬現實等；技術突破與應用拓展相輔相成，核心技術突破決定了的應用發展的縱深，而與應用領域結合則決定了發展的廣度。技術的發展推動了移動機器人應用的深入，但從百億級市場到千億級市場，移動機器人的邊界還需要進一步突破。當前，移動機器人在建模與導航、作業能力、場景理解、人機交互以及系統管理等方面還有待進一步提升。

建模與導航：在相對穩定的環境下，可采用SLAM技術來實現自然導航，但有時仍需要布置少量的人工標識物，在特征稀缺的情況下，常常不能實現正常的導航。

作業能力：目前移動機器人能夠完成比較簡單的作業（頂升、叉取、夾抱、輥道輸送、末端夾持），當貨物位置存在偏差時，末端操縱能力比較弱。

場景理解：對任務場景的理解不足，導致在任務生成、路徑規劃、安全防護等方面存在困難。

與人交互和協同：僅能夠通過比較簡單的方式與人類進行交互，由于感知、理解等方面的原因，與人類協同還存在困難。

移動機器人系統管理：在結構化環境下，已可以實現比較復雜的多機器人系統的管理和調度，在非結構化環境下，對多機器人系統的高效協同還有待提高。

突破邊界，移動機器人需要更加“智能”

突破邊界，整體而言，就是移動機器人還需要更加“智能”，結合當前技術發展現狀及市場應用趨勢，預測未來移動機器人技術呈現以下發展趨勢：

1、導航技術仍是突破重點，3D技術應用將不斷增多

移動機器人應用所面臨的場景非常多樣，目前的自然導航技術不足以應對所有的情形，導航技術仍是移動機器人需要突破的重點。未來，全生命周期SLAM、動態目標濾除、多傳感器融合、語義分割與識別等是移動機器人進一步提升導航能力的主要路徑。在這一過程中，3D導航技術的應用將會不斷增多。3D導航根據其所使用的傳感器的不同，分為3D激光導航跟3D視覺導航。

當前，3D激光推廣條件已基本成熟，首先是算法日趨成熟，其次是3D激光雷達成本大幅降低（部分得益于自動駕駛技術的發展），同時機器人控制系統的硬件算力和成本也已具備條件。3D激光的應用有利于機器人自動建立更為詳細的環境模型，系統部署也更為簡單，即使在環境特征稀缺的情況下，也能提供更為豐富的環境信息，有利于穩定的導航，在高動態環境下的魯棒性比2D激光導航更高，同時對地面平整度的要求有所降低。3D視覺導航技術的發展近年也十分迅猛，視覺采集設備成本低，視覺數據信息量大，通過多目攝像頭組合可以獲取三維空間內更大范圍的特征數據，多種不同攝像頭可供采用，技術升級迭代很快，可實現全生命周期SLAM。目前，視覺SLAM技術迅速發展，已成為激光SLAM的一個有力補充。未來，視覺SLAM甚至可能超越激光SLAM，成為自然導航的首選技術。

2、調度管理系統：平衡“單體”與“群體”兩種智能

單體智能是指單個機器人的智能化程度，即單個機器人的感知能力、理解能力以及自主決策能力的大小。機器人需要感知和理解環境，并自主地調整運行計劃和運行路線。只有理解環境，才能更好地與人類共事。群體智能是指整個系統的智能化程度，即系統在集群作業中是否能夠實現整體最優調度的能力。未來，如何將原來移動機器人系統的高效性和AMR繞行的靈活性加以結合，是機器人管理系統需要發展的方向。

3、AI將在技術創新中起到關鍵作用

近年來深度學習和神經網絡幾乎成了人工智能的代名詞，我們將迎來AI在移動機器人應用領域的迅速擴展應用，在應用端采用AI技術將帶來大量的市場機遇。AI技術將為解決移動機器人在導航、定位、感知、安全、調度管理等方面持續提供技術賦能，移動機器人將在眾多領域實現突破，如借助于AI的幫助，移動機器人可以搭載更加靈活、智能的機械手臂，可以使復合機器人的應用領域和作業能力大大增加。移動機器人能力進一步提升后，其應用也會進一步深化，借助于AI技術，一些原本只能由人類完成的工作將可以被移動機器人取代。

4、5G、云計算、大數據為移動機器人提供云端“大腦”

目前國內已有一些移動機器人項目采用5G通訊，取得了不錯的應用效果，5G+AGV的應用優勢主要集中在兩方面，一是利用5G大帶寬、低時延優勢對現有的AGV調度系統在調度數量、數據處理進行革新；二則是對AGV導航算法的優化，將部分借助邊緣計算的算法優化分析上傳至算力更強大的云端處理。擁有“云端大腦”的移動機器人將有能力檢索海量數據，并借助云端算力處理更加復雜的問題。未來，借助于5G、云、大數據等技術，移動機器人將變得更為智能。

5、標準品與非標訂制的平衡

移動機器人應用的廣泛性決定了它的非標屬性，所以不可能用標準、統一的移動機器人產品來覆蓋如此差異、廣泛的應用場景。但在差異化的應用中，我們確實可以尋找能夠標準化的批量產品。在一些具體行業中，可以通過深度挖掘應用需求，創造出新的應用模式，并以標準化產品的方式來提供給用戶。同時，實現技術平臺化，可以達 到另一種層級的標準化。由于目前技術還不足以解決各種不同場景的需求，還找不到一種能滿足所有不同應用的技術平臺，所以，由多個廠家推出各自技術平臺的情況還將持續相當一段時間。

編輯：黃飛