近日，国际机器人联合会（IFR）在发布的论文《一场移动革命》中提到，移动机器人正在全球范围内蓬勃发展，2020年至2023年，自主移动机器人（AMR）在物流领域的销量预计将以每年31%的速度增长。同时，根据IFR数据，自主移动机器人在公共场所的使用量将显著增加，全球单位销量预计将以每年40%的速度增长。

AMR是指可以智能理解环境，并在其中自主移动的机器人。AMR通过传感器对现场环境进行感知，利用智能算法对感知数据进行解析，从而能够形成对现场环境的理解，在此基础上自主选择最有效的方式和路径执行任务。AMR有激光AMR和视觉AMR两大类。其中，激光同步定位与建图（SLAM）技术目前相对来说更加成熟，是市场应用主流，视觉AMR起步较晚，被认为是未来的方向。

目前，AMR主要应用在物流仓储、工业制造等领域，随着近些年电子商务交易规模不断扩大，AMR在2019年的市场规模已超过36万亿元。与此同时，在商业服务领域，AMR也在不断突破边界，如餐厅、医院、酒店、银行、商场等室内场景的配送服务日渐成熟，半室内场景的配送开始在局部地区落地。在家用领域，扫地机器人也有望迎来需求拐点。

国际机器人联合会主席Milton Guerry说：“传统上，移动机器人是在工业环境中操作的，在整个工厂中或喂料机上运输零件。但现如今，自主移动机器人也可被应用到普通公众应用领域了。他们为购物者提供信息，在酒店提供客房服务，或巡逻城市地区以协助警察工作。”

资料来源：国际机器人联合会

尽管研究人员从20世纪40年代就开始研究自主移动技术，但直到过去十年，自主移动机器人才取得商业上的可行性。这主要得益于更强大、更便宜的计算能力出现，使传感器、视觉和分析技术得以快速发展，还使得机器人能被实时联接到周遭环境中。如今，AMR已显示出两位数增长，在工业和服务领域实现自主导航和执行功能，为移动机器人在世界各地的应用铺平了道路。

例如，在仓储行业中，智能搬运场景具有人机交互、环境高频变化等特点，需要有强大混合导航技术的移动机器人。为满足业务需求，设计一整套高效、可灵活配置的硬件系统，智能的视觉激光融合感知与定位、规划与控制系统，提升AMR在复杂多变场景中运行的稳定性显得尤为重要。

安装在负责码垛产品的MAV（多传感自动驾驶车辆）上的LARA（轻型敏捷式机器人助手）。（图片来源：NEURA机器人公司）

机器人为了完成自动化搬运，需要设计一整套的关于数据采集模块，数据处理模块，以及控制规划模块。针对包括拣选、搬运、分拣等不同产品线、不同任务形式，以及不同的传感器配置，需要合理设计系统硬件结构以及模块化的软件架构，从而达到提高开发效率，增强系统运行稳定性，并最终灵活应用到不同产品的机器人上。

机器人软件架构设计则通过从底层操作系统到ROS2的算法平台，再到相应模块化设计的定位模块、导航模块、避障模块、传感器紧融合模块、控制模块，完成整个软件系统高效且灵活可配置的设计，最终在不同产品线机器人上得到应用。而在软件架构中，SLAM系统整体设计又是非常重要的一环。

例如，极智嘉的SLAM系统采用紧耦合、多源异构的方式，去使用各种传感器和定位元素的信息。其中，前视的相机用来识别特征点、语义线、二维码和各种物体（Object），算法在GPU上进行加速后，会将结果传到从CPU处理。下视的相机可以识别地面的二维码，来计算机器人的绝对位置，这部分的算法会在FPGA上进行优化和加速。而底层里程计和IMU的信息，从MCU上进行读取，并进行融合和算法优化。最终各个传感器的信息经过各自算法在不同的平台上处理后，会统一将结果发送到主CPU处理器上，进行结果的融合和最终决策。

激光与视觉融合的SLAM导航技术使用领先的紧耦合多传感器融合框架，从处理器芯片到激光雷达、相机、IMU和编码器等都实现了高精度的时间同步，确保所获取传感器数据的时间精确性。

除了在仓库里，在医院和工厂环境中，有些任务可能会使工人承受反复的压力伤害或疲劳，这些任务正逐步由移动机器人执行。AMR可以在工厂中执行负重任务，在医院中运送餐食、药品和衣物，还可以从仓库货架中选择产品并运输到指定位置。在某些情况下，AMR 可以填补由于人员缺乏而导致的岗位空缺，而在另外一些情况下，它们则会与人类协同工作。

SLAM系统总体设计（图片来源：极智嘉）

事实上，如今“机器人代替人工”早已不是什么新鲜事，机器人制造商正在将更好的地图系统集成到AMR 中，以在工作场所中创建最优路径。此外，为AMR配置更好的传感器，来保护在同一场所中与AMR协同工作的人，并找到为AMR 充电的最佳方法。

例如，在医院环境中，由美国供应链机器人公司Aethon研发的TUG机器人可以运送餐食、药品和亚麻布等。Aethon 高级副总裁Peter Seiff说：“从很多方面来讲，运营医院就是运营一座微型城市，患者有很多需求。”Aethon使用脚本语言编程，将TUG设置为与人和谐共处。匹兹堡大学医学中心就使用了27 台Aethon TUG机器人。

Seiff希望建筑师和业主在设计医院和旅馆时，能对AMR进行规划，以优化AMR和人类的活动空间。如果使用机器人带走旧亚麻布并提供新的亚麻布，医院就不再需要洗衣槽和亚麻储藏室，医院的空间利用率也将提高。

TUG 机器人很少需要人工备份，但如果需要也没关系，Aethon拥有一个云命令中心，可以远程指导机器人，并为公司的800个TUG更新软件。Seiff说，指挥中心可以远程解决Aethon机器人97％的问题，而无需现场支持。

正在ABB公司位于瑞士伦兹堡的半导体生产厂运行的BlueBotics mini™移动机器人。（图片来源：ABB）

“移动机器人是一个动态发展领域，我们预测未来十年它将取得令人兴奋的进展。”Milton Guerry说，“这些进展将同时表现在硬件和软件上。移动机器人将变得更轻、更灵活。因为传感器和软件算法的进步，将使导航和机器视觉效果越来越精确，自主移动机器人和服务机器人将更容易在室内和室外执行导航操作。”

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。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。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。

在未来工厂中，人和机器的协作是未来的大趋势，这就意味着工厂的环境将变得越来越复杂，机器人对于环境的理解十分重要。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。

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。自主移动机器人的应用场景已经不再局限于工厂环境，相信未来，随时随地遇见AMR会变成可能！

来源 |《智能制造纵横》10月刊