移動(dòng)機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中，通常是以集群的方式協(xié)同完成特定的任務(wù)。例如月臺(tái)的托盤(pán)搬運(yùn)集貨，原材料的料箱存儲(chǔ)和揀選，產(chǎn)線之間的物料搬運(yùn)。托盤(pán)可以使用無(wú)人叉車(chē)搬運(yùn)，原材料的存儲(chǔ)揀選可以使用二維碼類(lèi)KIVA機(jī)器人，產(chǎn)線之間物料搬運(yùn)可以使用SLAM機(jī)器人。
  多臺(tái)甚至是成百上千臺(tái)移動(dòng)機(jī)器人規(guī)模化集群作業(yè)成為發(fā)展必然。這不僅需要調(diào)度系統(tǒng)需要能夠接入各種類(lèi)型的機(jī)器人，在統(tǒng)一的環(huán)境下完成作業(yè)調(diào)度；還需要多機(jī)器人調(diào)度算法，找到全局較優(yōu)方案，使多機(jī)器人共同工作時(shí)的總效率比較高。目前調(diào)度算法主要分為三類(lèi)：數(shù)學(xué)方法、仿真方法和人工智能算法。其中，人工智能算法前景較為遠(yuǎn)大。例如，當(dāng)系統(tǒng)只需要調(diào)度幾十臺(tái)機(jī)器人時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)依靠簡(jiǎn)單的邏輯策略就能支持。然而，一旦達(dá)到幾百臺(tái)甚至上千臺(tái)機(jī)器人時(shí)，簡(jiǎn)單的邏輯思考已經(jīng)不能解決問(wèn)題，整個(gè)群體協(xié)作的效率無(wú)法得到有效保證。這時(shí)候就需要機(jī)器人能夠不斷學(xué)習(xí)、不斷修正自身策略，AI將在其中扮演重要角色，讓整個(gè)系統(tǒng)不斷優(yōu)化，群體智能化程度越來(lái)越高。在工業(yè)物流領(lǐng)域，基于SLAM技術(shù)實(shí)現(xiàn)的機(jī)器人自主導(dǎo)航，根據(jù)傳感器不同主要分為兩個(gè)類(lèi)別：激光SLAM和視覺(jué)SLAM。激光SLAM技術(shù)相對(duì)更加成熟，是當(dāng)前市場(chǎng)應(yīng)用的主流。目前，視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)被普遍應(yīng)用到機(jī)器人立體視覺(jué)避障，以及視覺(jué)導(dǎo)航和末端高精定位上。
  以上就是關(guān)于移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì)的介紹，如果大家對(duì)鄴格的產(chǎn)品感興趣或有任何的疑問(wèn)，可以直接與我們聯(lián)絡(luò)或留言，鄴格將在收到您的信息后，會(huì)及時(shí)與您聯(lián)絡(luò)。更多詳情請(qǐng)咨詢(xún)上海鄴格工業(yè)自動(dòng)化有限公司官網(wǎng)。