Mobilni roboti uglavnom trebaju rješavati probleme pozicioniranja, planiranja, kontrole itd. Trenutačno ključna istraživačka polja uključuju ekološku svijest i modeliranje, pozicioniranje i navigaciju, razumijevanje okoliša, koordinaciju više robota itd. U budućnosti će mobilni roboti razvijati prema sljedećim trendovima:
"Prirodna navigacija plus samostalno planiranje puta" postala je mainstream
Razvoj mobilnih robota prošao je kroz različite faze načina rada temeljenog na stazi (kao što je način vuče trake), načina rada svjetionika (kao što je QR kod) i načina rada bez svjetionika (kao što je SLAM, pozicioniranje u stvarnom vremenu i izrada karte). SLAM tehnologija može omogućiti robotima da postignu pozicioniranje i navigaciju bez svjetionika. Jednostavan je za implementaciju, fleksibilan je i prikladniji za aplikacije u složenim operativnim okruženjima i poslovnim scenarijima koji se često mijenjaju. Stoga ga favorizira sve više kupaca i postaje glavni trend u industriji.
Razvoj industrije pokazuje da razvoj navigacijske tehnologije čini da oprema postupno prelazi iz "automobila" u "robota". S razvojem nove tehnologije, AGV je postajao sve autonomniji i inteligentniji, a evolucija AMR-a proširila je primjenu u industriji.
U ovoj fazi ne postoji niti jedan način navigacije koji može "osvojiti svijet". Najprikladniji način navigacije može se odabrati samo prema karakteristikama aplikacije. Različite aplikacije imaju različite zahtjeve za navigaciju. Među svim vrstama navigacijskih metoda najpopularnije su laserske, vizualne i druge prirodne navigacijske metode koje se ne oslanjaju na umjetno okruženje.
Raznolikost primjena uvjetuje diverzifikaciju smjerova razvoja tehnologije. Standardi za mjerenje prednosti i nedostataka tehnologije razlikuju se ovisno o potrebama različitih aplikacija. Teško je koristiti jedinstveni standard za mjerenje različitih tehnologija.
Duboko učenje široko će se koristiti za poboljšanje robotovog razumijevanja okolnog okruženja
Primjena tehnologije dubinskog učenja u umjetnoj inteligenciji u računalnom vidu uglavnom uključuje prepoznavanje objekata, otkrivanje i praćenje objekata, semantičku segmentaciju, segmentaciju instanci itd. Semantički SLAM može kombinirati prepoznavanje objekata s vizualnim SLAM-om, uvesti informacije o oznaci u proces optimizacije, graditi mape s oznake objekata i ostvariti robotovo razumijevanje sadržaja okolnog okoliša.
Tradicionalno 2D otkrivanje prepreka ima mnoga ograničenja. Semantička segmentacija umjetne inteligencije može učinkovitije procijeniti situaciju ljudi ili prepreka, poboljšati učinkovitost obilaska, a robotski sustav može poboljšati učinkovitost aplikacije i razinu inteligencije.
Ubrzana integracija nove tehnologije i tehnologije robota dodatno će promicati nadogradnju proizvoda. Autonomija mobilnog robota uglavnom je utjelovljena u tri aspekta: "svijest o stanju", "donošenje odluka u stvarnom vremenu" i "točna implementacija". Internet stvari, AI, 5G i druge informacijske tehnologije nove generacije kombiniraju se s tehnologijom robota kako bi se omogućila učinkovita interakcija uređaja, slobodniji protok podataka i maksimizirala učinkovitost hardverskih naredbi putem algoritama.