自主移动机器人，一场AI创新革命在进行

在过去的几十年里，自动化技术大大提升了生产线的效率，同时也解决了人力不足的问题。而传统的工业自动化设备都是按预先设计好的指令进行，当遇到特殊情况可能会出现停机或者是报错等问题。还有在机器维护方面，需要花费大量的时间来查找问题，厂商不仅要支付维修的费用，还要承担停机所带来的损失。

随着人工智能、物联网和大数据技术的发展，机器设备和智能新技术的融合带来了全新的高效模式。例如通过机器视觉识别和判断工件大小、形状、颜色、类型等，再进行适配的操作，这样可以减少许多无效的操作，并保证了产线输出品质和效率。

移动机器人AI创新方向

在移动机器人行业，越来越多的厂商正在利用人工智能技术，提升机器人的自主性，以保证物料搬运过程的安全，最终创造出更高生产效率。移动机器人发展的下一步将是结合人工智能技术，扩大机器人可执行的任务范围，提升其对工作环境的适应性，最终使机器人获得更高的效能。

基于新一代传感器感知和软件控制技术，移动机器能够更好地理解周围环境并对当前环境做出反应。而实现这种功能的前提是需要采集充分的数据，例如安装激光扫描仪、3D相机、加速计、陀螺仪、编码器等等，采集环境数据后进行分析，针对每种情况做出最有效的决策。

目前自主移动机器人采用SLAM即时定位与地图构建技术，这是一种动态导航的方法。SLAM模式基于实时的环境数据信息，可以避开障碍物和人，并规划出最佳的行进路线，以及能在需要时进行自动充电。人工智能技术有望显着提升机器人的效率，当人和障碍物突出冲出来，机器人可以识别和判断，并放慢速度和绕着障碍物行走。

关键技术正在取得突破

移动机器人通过对于周围环境的扫描生而成即时地图，并预见其路线上的所有障碍，从而能够提前规划路线并优化导航。自主式机器人涉及几个关键的技术，包括机器学习算法，机器视觉和其它一些传感器技术。

近年来，相关的技术不断进步，为移动机器人自主能力的提供了很大的帮助。例如越来越小型的传感器产品，能够帮助机器人捕获充足的即时环境数据。此外，云计算和物联网允许机器人随时随地进行连接，获得存储、处理和访问数据的能力。

在芯片方面，越来越多的半导体公司推出了功能强大的运算产品，低成本、低功耗，以AI为核心的芯片正在帮助机器人进行现场计算，进一步提升了机器人处理数据的速度，从而能够高效的做出决策。

如今，机器人厂商可以将先进的软件装进边缘设备或者放在云端，通过在线学习和边缘计算的结合，让机器人达到更低的延迟和获得快速反应的能力，从而创造出低功耗和高度自主的机器人系统，利用人工智能、物联网等技术将能打造出新一代有竞争力的移动机器人产品。

机器人将与环境高度融合

在复杂的工业场景中，机器人对于环境的理解十分重要。传统的搬运机器人按指定的路线行走，不可预测车辆、人和杂物，虽然在遇到障碍物时可以强制停车，但如果物流路线出现阻塞时，将会降低效率，并导致生产进度的延误。

利用AI技术，自主移动机器人可以进行高效的环境交互，对不同类型的障碍物作出反应，无需停止和要操作人员为其重新规划路线，而是自动重构最优的路径来获得高效的导航。当自主式移动机器人遇到障碍物时，可以在安全位置等待，在安全时再恢复其行走任务。

在未来工厂中，人与机器人共同工作就是一个大趋势，例如部分无法自动化的任务，需要工作人员去完成。交通繁忙的区域，传统机器人可能会与人发生碰撞，自主移动机器人能识别其他移动设备和人，并采取正确的措施降低发生碰撞的风险。

总的来说，移动机器人利用人工智能技术，将大幅提升产品的性能，从而获得更高的生产效率，以及能与人进行友好的交互。随着AI技术的发展，机器人的交互能力就会进一步提升，机器人与机器人，机器人与人，机器人与环境之间可以进行无缝的信息交互，例如工作人员可以给机器人发出一个停止的手势，机器人识别后就会停下来。