移動機器人在實際應(yīng)用中，通常是以集群的方式協(xié)同完成特定的任務(wù)。例如月臺的托盤搬運集貨，原材料的料箱存儲和揀選，產(chǎn)線之間的物料搬運。托盤可以使用無人叉車搬運，原材料的存儲揀選可以使用二維碼類KIVA機器人，產(chǎn)線之間物料搬運可以使用SLAM機器人。
  多臺甚至是成百上千臺移動機器人規(guī)?；鹤鳂I(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型的機器人，在統(tǒng)一的環(huán)境下完成作業(yè)調(diào)度；還需要多機器人調(diào)度算法，找到全局較優(yōu)方案，使多機器人共同工作時的總效率比較高。目前調(diào)度算法主要分為三類：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大。例如，當(dāng)系統(tǒng)只需要調(diào)度幾十臺機器人時，傳統(tǒng)系統(tǒng)依靠簡單的邏輯策略就能支持。然而，一旦達到幾百臺甚至上千臺機器人時，簡單的邏輯思考已經(jīng)不能解決問題，整個群體協(xié)作的效率無法得到有效保證。這時候就需要機器人能夠不斷學(xué)習(xí)、不斷修正自身策略，AI將在其中扮演重要角色，讓整個系統(tǒng)不斷優(yōu)化，群體智能化程度越來越高。在工業(yè)物流領(lǐng)域，基于SLAM技術(shù)實現(xiàn)的機器人自主導(dǎo)航，根據(jù)傳感器不同主要分為兩個類別：激光SLAM和視覺SLAM。激光SLAM技術(shù)相對更加成熟，是當(dāng)前市場應(yīng)用的主流。目前，視覺技術(shù)已經(jīng)被普遍應(yīng)用到機器人立體視覺避障，以及視覺導(dǎo)航和末端高精定位上。
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