2022年，工業(yè)應(yīng)用移動機器人行業(yè)依舊保持了較強的增長韌性，市場呈現(xiàn)出高速增長，在一些細分與創(chuàng)新領(lǐng)域應(yīng)用超過預(yù)判。而隨著移動機器人廣度和深度的不斷擴展，也對技術(shù)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(fā)展需求的產(chǎn)品，企業(yè)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(yè)發(fā)展年會”上，CMR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席張雷分享了其對移動機器人技術(shù)發(fā)展的思考，從發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)特點以及未來趨勢等多個角度進行了詳細解讀。
CMR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席移動機器人的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與特點
2015年左右，國內(nèi)興起移動機器人開發(fā)高潮，眾多企業(yè)的入局推動了技術(shù)的快速發(fā)展，且相繼在多個方面取得了突破性的發(fā)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(chuàng)新大大超過對其“車輛”屬性的研究。
導航技術(shù)的多樣化發(fā)展：移動機器人已發(fā)展出多種不同的導航技術(shù)，通過傳感器數(shù)據(jù)融合，可以解決更多場景的導航問題，其中，自然導航技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大大擴展了移動機器人的應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用模式。 全流程參與復雜應(yīng)用：移動機器人由簡單的交通管理發(fā)展到大規(guī)模的智能群控，同時發(fā)展出多種多樣的具體應(yīng)用，與流程 、工藝緊密結(jié)合，參與全流程應(yīng)用。 部分產(chǎn)品走向標準化：盡管大多數(shù)移動機器人仍以非標訂制的形式出現(xiàn)，但也出現(xiàn)了一些標準化產(chǎn)品。 綜合來看，技術(shù)發(fā)展多元化、與其他技術(shù)的緊密融合以及核心技術(shù)突破+應(yīng)用領(lǐng)域擴展是近年移動機器人技術(shù)發(fā)展的主要特點。移動機器人需要進入各種任務(wù)場景，應(yīng)用方式多種多樣，這就決定了移動機器人技術(shù)需要多元化發(fā)展；移動機器人技術(shù)的發(fā)展，與其它領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展密切相關(guān)，如人工智能、移動通訊、云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實等；技術(shù)突破與應(yīng)用拓展相輔相成，核心技術(shù)突破決定了的應(yīng)用發(fā)展的縱深，而與應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)合則決定了發(fā)展的廣度。
技術(shù)的發(fā)展推動了移動機器人應(yīng)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(yè)能力、場景理解、人機交互以及系統(tǒng)管理等方面還有待進一步提升。 建模與導航：在相對穩(wěn)定的環(huán)境下，可采用SLAM技術(shù)來實現(xiàn)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(xiàn)正常的導航。 作業(yè)能力：目前移動機器人能夠完成比較簡單的作業(yè)(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(wù)場景的理解不足，導致在任務(wù)生成、路徑規(guī)劃、安全防護等方面存在困難。
與人交互和協(xié)同：僅能夠通過比較簡單的方式與人類進行交互，于感知、理解等方面的原因，與人類協(xié)同還存在困難。
突破邊界，整體而言，就是移動機器人還需要更加“智能”，結(jié)合當前技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及市場應(yīng)用趨勢，預(yù)測未來移動機器人技術(shù)呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢： 1、導航技術(shù)仍是突破重點，3D技術(shù)應(yīng)用將不斷增多 移動機器人應(yīng)用所面臨的場景非常多樣，目前的自然導航技術(shù)不足以應(yīng)對所有的情形，導航技術(shù)仍是移動機器人需要突破的重點。未來，全生命周期SLAM、動態(tài)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(shù)的應(yīng)用將會不斷增多。
3D導航根據(jù)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(shù)的發(fā)展)，同時機器人控制系統(tǒng)的硬件算力和成本也已具備條件。 3D激光的應(yīng)用有利于機器人自動建立更為詳細的環(huán)境模型，系統(tǒng)部署也更為簡單，即使在環(huán)境特征稀缺的情況下，也能提供更為豐富的環(huán)境信息，有利于穩(wěn)定的導航，在高動態(tài)環(huán)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(shù)的發(fā)展近年也十分迅猛，視覺采集設(shè)備成本低，視覺數(shù)據(jù)信息量大，通過多目攝像頭組合可以獲取三維空間內(nèi)更大范圍的特征數(shù)據(jù)，多種不同攝像頭可供采用，技術(shù)升級迭代很快，可實現(xiàn)全生命周期SLAM。目前，視覺SLAM技術(shù)迅速發(fā)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(shù)。 2、調(diào)度管理系統(tǒng)：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(huán)境，并自主地調(diào)整運行計劃和運行路線。只有理解環(huán)境，才能更好地與人類共事。 群體智能是指整個系統(tǒng)的智能化程度，即系統(tǒng)在集群作業(yè)中是否能夠?qū)崿F(xiàn)整體最優(yōu)調(diào)度的能力。未來，如何將原來移動機器人系統(tǒng)的高效性和AMR繞行的靈活性加以結(jié)合，是機器人管理系統(tǒng)需要發(fā)展的方向。
3、AI將在技術(shù)創(chuàng)新中起到關(guān)鍵作用 近年來深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用領(lǐng)域的迅速擴展應(yīng)用，在應(yīng)用端采用AI技術(shù)將帶來大量的市場機遇。AI技術(shù)將為解決移動機器人在導航、定位、感知、安全、調(diào)度管理等方面持續(xù)提供技術(shù)賦能，移動機器人將在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)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(yīng)用領(lǐng)域和作業(yè)能力大大增加。移動機器人能力進一步提升后，其應(yīng)用也會進一步深化，借助于AI技術(shù)，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(shù)據(jù)為移動機器人提供云端“大腦” 目前國內(nèi)已有一些移動機器人項目采用5G通訊，取得了不錯的應(yīng)用效果，5G+AGV的應(yīng)用優(yōu)勢主要集中在兩方面，一是利用5G大帶寬、低時延優(yōu)勢對現(xiàn)有的AGV調(diào)度系統(tǒng)在調(diào)度數(shù)量、數(shù)據(jù)處理進行革新；二則是對AGV導航算法的優(yōu)化，將部分借助邊緣計算的算法優(yōu)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)等技術(shù)，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(yīng)用的廣泛性決定了它的非標屬性，所以不可能用標準、統(tǒng)一的移動機器人產(chǎn)品來覆蓋如此差異、廣泛的應(yīng)用場景。但在差異化的應(yīng)用中，我們確實可以尋找能夠標準化的批量產(chǎn)品。在一些具體行業(yè)中，可以通過深度挖掘應(yīng)用需求，創(chuàng)造出新的應(yīng)用模式，并以標準化產(chǎn)品的方式來提供給用戶。同時，實現(xiàn)技術(shù)平臺化，可以達 到另一種層級的標準化。由于目前技術(shù)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(yīng)用的技術(shù)平臺，所以，由多個廠家推出各自技術(shù)平臺的情況還將持續(xù)相當一段時間。
CMR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席
新松機器人自動化股份有限公司技術(shù)總監(jiān) 張雷
移動機器人系統(tǒng)管理：在結(jié)構(gòu)化環(huán)境下，已可以實現(xiàn)比較復雜的多機器人系統(tǒng)的管理和調(diào)度，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下，對多機器人系統(tǒng)的高效協(xié)同還有待提高。
突破邊界，移動機器人需要更加“智能”
