在過去的幾十年里，自動化技術大大提升了生產線的效率，同時也解決了人力不足的問題。而傳統的工業自動化設備都是按預先設計好的指令進行，當遇到特殊情況可能會出現停機或者是報錯等問題。還有在機器維護方面，需要花費大量的時間來查找問題，廠商不僅要支付維修的費用，還要承擔停機所帶來的損失。

隨著人工智能、物聯網和大數據技術的發展，機器設備和智能新技術的融合帶來了全新的高效模式。例如通過機器視覺識別和判斷工件大小、形狀、顏色、類型等，再進行適配的操作，這樣可以減少許多無效的操作，并保證了產線輸出品質和效率。

移動機器人AI創新方向

在移動機器人行業，越來越多的廠商正在利用人工智能技術，提升機器人的自主性，以保證物料搬運過程的安全，最終創造出更高生產效率。移動機器人發展的下一步將是結合人工智能技術，擴大機器人可執行的任務范圍，提升其對工作環境的適應性，最終使機器人獲得更高的效能。

基于新一代傳感器感知和軟件控制技術，移動機器能夠更好地理解周圍環境并對當前環境做出反應。而實現這種功能的前提是需要采集充分的數據，例如安裝激光掃描儀、3D相機、加速計、陀螺儀、編碼器等等，采集環境數據后進行分析，針對每種情況做出最有效的決策。

目前自主移動機器人采用SLAM即時定位與地圖構建技術，這是一種動態導航的方法。SLAM模式基于實時的環境數據信息，可以避開障礙物和人，并規劃出最佳的行進路線，以及能在需要時進行自動充電。人工智能技術有望顯著提升機器人的效率，當人和障礙物突出沖出來，機器人可以識別和判斷，并放慢速度和繞著障礙物行走。

關鍵技術正在取得突破

移動機器人通過對于周圍環境的掃描生而成即時地圖，并預見其路線上的所有障礙，從而能夠提前規劃路線并優化導航。自主式機器人涉及幾個關鍵的技術，包括機器學習算法，機器視覺和其它一些傳感器技術。

近年來，相關的技術不斷進步，為移動機器人自主能力的提供了很大的幫助。例如越來越小型的傳感器產品，能夠幫助機器人捕獲充足的即時環境數據。此外，云計算和物聯網允許機器人隨時隨地進行連接，獲得存儲、處理和訪問數據的能力。

在芯片方面，越來越多的半導體公司推出了功能強大的運算產品，低成本、低功耗，以AI為核心的芯片正在幫助機器人進行現場計算，進一步提升了機器人處理數據的速度，從而能夠高效的做出決策。

如今，機器人廠商可以將先進的軟件裝進邊緣設備或者放在云端，通過在線學習和邊緣計算的結合，讓機器人達到更低的延遲和獲得快速反應的能力，從而創造出低功耗和高度自主的機器人系統，利用人工智能、物聯網等技術將能打造出新一代有競爭力的移動機器人產品。

機器人將與環境高度融合

在復雜的工業場景中，機器人對于環境的理解十分重要。傳統的搬運機器人按指定的路線行走，不可預測車輛、人和雜物，雖然在遇到障礙物時可以強制停車，但如果物流路線出現阻塞時，將會降低效率，并導致生產進度的延誤。

利用AI技術，自主移動機器人可以進行高效的環境交互，對不同類型的障礙物作出反應，無需停止和要操作人員為其重新規劃路線，而是自動重構最優的路徑來獲得高效的導航。當自主式移動機器人遇到障礙物時，可以在安全位置等待，在安全時再恢復其行走任務。

在未來工廠中，人與機器人共同工作就是一個大趨勢，例如部分無法自動化的任務，需要工作人員去完成。交通繁忙的區域，傳統機器人可能會與人發生碰撞，自主移動機器人能識別其他移動設備和人，并采取正確的措施降低發生碰撞的風險。

總的來說，移動機器人利用人工智能技術，將大幅提升產品的性能，從而獲得更高的生產效率，以及能與人進行友好的交互。隨著AI技術的發展，機器人的交互能力就會進一步提升，機器人與機器人，機器人與人，機器人與環境之間可以進行無縫的信息交互，例如工作人員可以給機器人發出一個停止的手勢，機器人識別后就會停下來。

來源：智慧工業