移動機器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng)，它集中了傳感器技術(shù)、信息處理、電子工程、計算機工程、自動化控制工程以及人工智能等多學(xué)科的研究成果。移動機器人既可以接受人類指揮，又可以運行預(yù)先編排的程序，同時也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動。

近年來，我國人口出生率呈持續(xù)下降趨勢，制造業(yè)的人口紅利逐漸消失。而原本享受我國高出生率帶來的人口紅利的行業(yè)，如3C電子、物流、汽車制造等，都面臨勞動率低、生產(chǎn)率低的問題。

因此，作為人力資源的一大替代品，移動機器人（AGV）的需求變得愈發(fā)旺盛。與此同時，隨著物流系統(tǒng)的迅速發(fā)展，機器人性能不斷地完善，移動機器人的應(yīng)用范圍大為擴展。不論是生產(chǎn)、倉儲中種類繁多且沉重的物料或者成品，還是物流分揀中爆發(fā)式增長的快遞包裹，當(dāng)前移動機器人技術(shù)已經(jīng)達(dá)到可批量應(yīng)用的時間窗口。但是卻仍然存在一定的問題。工作范圍受限，業(yè)務(wù)覆蓋受限、提供服務(wù)受限、運維成本過高是目前移動機器人面臨的幾大難題。

自主定位的機器人面臨挑戰(zhàn)

面對移動機器人目前存在的難題，其根本原因是關(guān)鍵技術(shù)（長期自主移動和大面積覆蓋移動）并沒有得到很好地突破。

移動機器人在在運作過程中，需要覆蓋大面積的區(qū)域，因此需要大量的數(shù)據(jù)來描述不同的環(huán)境。同時要求移動機器人能適應(yīng)動態(tài)場景。例如：移動機器人在檢測和跟蹤靜態(tài)或者動態(tài)的物體時，要學(xué)習(xí)更多的知識來預(yù)測環(huán)境的變化。

不僅如此，移動機器人需要長時間運行，對數(shù)據(jù)的存儲量要求也越來越多。因此便需要更多的存儲空間和更強的運算能力，而如果只是靠機器人的單機的本體很難實現(xiàn)的。

云機器人的技術(shù)突破

機器人單機本體滿足不了現(xiàn)今的技術(shù)需求，云機器人便應(yīng)運而生了。它利用機器人端的運算以及云端的運算進(jìn)行機器人技術(shù)的研究。

云機器人有幾個優(yōu)點，第一：可以利用云機器人的框架彈性分配計算資源，這樣就可以用在復(fù)雜環(huán)境中的同時定位與制圖。

第二：可以在這個框架下訪問大量的數(shù)據(jù)庫，例如在做識別和抓取物體的時候，需要用很多的數(shù)據(jù)庫來比對，另外如果做基于外包地圖的長期定位，也需要訪問大量的地圖的數(shù)據(jù)庫。而云機器人可以提供大量數(shù)據(jù)。

第三：可以形成知識共享，也就是多機器人系統(tǒng)間的信息共享。這就意味著這些多機器人之間可以根據(jù)情況配備不同的裝備，但是它們之間可以在云端形成一些知識共享。

總而言之，云機器人的技術(shù)突破主要體現(xiàn)在：一，充分利用云端的無線存儲空間和豐富的數(shù)據(jù)庫資源，來降低對機載傳感器的要求，設(shè)計分布式算法，尋求云端的強大計算能力和機器人實時要求之間的平衡。二，補償由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定引起的斷網(wǎng)問題，以及由于云端和機器人端數(shù)據(jù)的頻繁交互引起的網(wǎng)絡(luò)延遲。

隨著5G時代的到來，我們能夠使用高帶寬、低延時、高并發(fā)的通訊網(wǎng)絡(luò)，這樣云、網(wǎng)、端三位一體的云機器人才可能真正得到大規(guī)模的應(yīng)用，從而讓移動機器人來擴展環(huán)境覆蓋面積、提升業(yè)務(wù)覆蓋能力、增強場景覆蓋力、降低運維成本。這樣整個服務(wù)機器人商業(yè)化的進(jìn)程才會真正進(jìn)入到一個新的時代。