重要说明；

本文系中国叉车网（www.chinaforklift.com)和中国AGV网（www.chinaagv.com)小编费洪荒之力，编译自国际机器人联合会（www.ifr.org）--“A Mobile Revolution How mobility is reshaping robotics”报告。

文章从“当今移动机器人之技术”、“硬件和软件的发展所带来的新功能”、“工作中的自主移动机器人”、“移动机器人对工作和生活的影响”、“安全和保障”、“商业领域的考虑”、“机器人技术中移动性的未来”做详尽阐述。 作为一家国际性行业权威机构，内容对于中国从业者来说，可以探寻移动机器人的发展方向和未来。难免有瑕疵，仅供参考！

中叉网和AGV网响应IFR呼吁，让我们张臂拥抱移动革命的到来!

正文：

一、当今移动机器人之技术

地球人都知道，机器人自主和自动移动性是一套改变游戏规则之技术，它正在促成新的行业商业模式，提高工作效率和可持续性，并使众多行业的工作更加安全和更价值。其硬件和软件的快速发展，正导致移动机器人在诸多行业领域呈蓬勃发展态势。

自主移动机器人（AMR）之所以得以快速发展，因其拥有自主导航和执行其他功能的能力。它可能拥有一个移动基地，一个带有机械臂的移动平台和一个带有定制用户界面的完整移动应用。

毫无疑问，AMR正在改变各种重要领域的工作方式。本文重点讨论AMR在制造、物流、医疗、零售和公共环境中的案例。

（1） AMR帮助高混合/低产量环境中的制造商迅速调整生产以满足需求。其促成旨在支持灵活生产的新商业模式。同时还提供数据，可用于改善单个过程的性能，并建立一个实时的生产概况。

（2）AMR在物流领域有一个广阔和蓬勃发展的市场，其被用于在整个仓库中运输货物。硬件和软件的发展使AMR能够识别和正确处理非标准的形状。在"最后一公里"运送到收件人家门口方面，出现了许许多多的新创公司。

（3）AMR在医疗保健中被用于运输医院和护理设施中的床单、材料和药物；清洁和消毒用品；以及配送药物。医护人员的助理机器人，也得到了很大的发展。

（4）AMR被用于零售业的订单执行、盘点和客户服务。在机器人拣选履行订单方面也有发展。

（5）AMR在公共环境中的应用越来越广泛，如机场、酒店和购物中心。应用包括：信息机器人；送货--如酒店客房服务；清洁和消毒；以及安全领域。

AMR经常充当"胶水"，将整个过程中原本互不相干的部分联系起来，产生的数据可用于获得整个过程的实时性能概况。这样做的好处是减少工厂的浪费，提高工厂和仓库的效率，以及提高生产和保健的质量和安全。AMR在制造和物流领域实现了新的商业模式，帮助公司在小批量、高混合生产的环境中保持竞争力。

AMR改善了工作条件，可以去承担危险的、不符合人体工程学的和乏味的重复劳动。并在许多方面使我们的日常生活变得更好，从改善医疗保健到改善产品供应。

硬件和软件的发展使自主性、导航、视觉和传感、车队管理、互操作性、边缘/云计算模型和运动方面取得快速进展。更轻的材料、机器人机体、抓手和轮子正在使机器人更轻、更灵活--降低成本并提高功能。

AMR的发展正在快速进行中。原因之一是这些技术的进步适用于许多不同的行业领域。因此，一个行业的应用解决方案可以迅速适应到另一个行业。开发人员正在将目光转向帮助建立和管理流程的辅助系统，包括将移动机器人及其编程能力整合到自动化系统中。这降低了实施和运行机器人的总体成本，无疑会刺激机器人的采用。最后，新的租赁模式使公司在自动化的财务规划方面具有更大的灵活性。

引言

许多年来，机器人一直集中在工业环境中，在围栏中工作，与人员保持距离。在过去的几年里，这种情况正发生了迅速变化，因为新技术使机器人能够与人类一起工作，并在工作和公共场所与人们互动，这对公司、雇员和公共生活中的个人都大有裨益。

商业盘点机器人，图片来源：PAL-Robotics

移动性是这一转变的关键推动因素。移动机器人正在促成新的商业模式，并改变一系列工业部门的工作性质。AMR的增长尤为强劲，它可以在工业和服务部门自主导航和执行其他功能。

来自国际机器人联合会（IFR）的一份资料文件

例如，在2014年至2019年期间，物流机器人（几乎都是AMR）的单体台量销售增加了6倍，IFR预测，在2020年到2023年，AMR单体台量销售平均每年增长31%。AMR在公共环境中的使用也在迅速增加--例如，IFR预测，在2020年到2023年，移动引导、信息和远程控制机器人的单位销售量年复合增长率达40%。

用于专业用途的服务机器人--主要的应用领域。图片来源：IFR

AMR使企业能够提高产品和服务的质量，有效地应对快速变化的客户需求，保持竞争力，并为员工提供一个更安全、更激励的工作环境。

在本文中，国际机器人联合会概述了诸如AMR在那些机器人产生最重大影响的行业中的主要使用情况。制造业、物流业、医疗保健业、零售业和公共环境。为人们会评估和实施AMR的正确方法提供指导，就适用的安全标准做了一个相当详尽的概述。

最后，关于服务机器人的不同应用领域（包括本文提到的领域）的更详细分析，典型产品和供应商的选择，以及市场的详细统计分析。

让我们张臂拥抱移动革命的到来!

虽然研究人员自20世纪40年代以来一直在研究自主移动之技术，但AMR只是在过去十年中才得以在商业上应用。这主要是由于更强大、更便宜的计算能力的出现，导致了传感器、视觉和分析技术的迅速发展，使机器人能够实时感知并对其环境做出适当的反应。

移动机器人采用各种运动方法。它们可能是地面的、水面的或空中的。地面机器人可以使用轨道、车轮或腿。移动机器人中增长最快的部分是自主移动机器人（AMR）。AMR可能只包括一个自主移动平台或基地，它可以装载货物进行运输。它也可能有一些附件，如能实现额外功能的货叉。或者它可以是一个完整的移动系统，包括一个移动基地、用户界面和定制功能。带或不带附件的移动基地在制造业、物流业和医疗保健业中占主导地位，用于在工厂、仓库和医院周围运输物料和包裹。它们或者取代自动导引车（AGVs），或者作为AGVs的补充使用，AGVs依靠导引路径和其他外部标记进行导航，不能绘制自己的路线。AMR则可以绘制其环境地图（或在预先提供的地图上进行更新），并在其中定位，能感知并应对障碍物--例如减速或停车--并且可以计划通往目的地的替代路线。大多数AMR用于室内环境诸如内部物流，是轮式的。工厂里的检查机器人可能是有腿的。

虽然AGV传统上在工业环境中运行，互动仅限于受过训练的人员，但AMR已经在工业环境和与公众接触的应用中工作，这些应用要么是有主动的（如信息机器人），要么是无法避免的（例如，医院的送货和清洁机器人）。在零售和酒店业，完整的移动系统是最常见的，例如信息和盘点机器人。

定义

（1）自主移动机器人(AMR)

自主穿越指定操作环境的移动平台。这需要拥有避障和避撞的能力，通过传感器检测障碍物，并通过计算自由空间的无障碍路径而不是预定的路径来调整路径规划。带或不带附件或操纵器完整的移动机器人系统（平台、用户界面和定制功能），例如：

信息机器人

安全机器人

医疗保健机器人

（2）自动导引车（AGV）

自动移动平台，使用防撞技术沿着预定的导引路径（虚拟或物理）自动穿越指定的操作环境。

（3）移动机器人（ISO 8373）

能够在自己的控制下行走的机器人。一个移动机器人可以是一个带或不带机械手的移动平台。

（4）服务机器人（ISO 8373）

为人类或设备执行有用任务的机器人，不包括工业自动化应用（工业自动化应用包括但不限于制造、检查、包装和装配。生产线上使用的关节型机器人属于工业机器人，而用于供应食物的类似关节型机器人则属于服务机器人）。

关于移动机器人应用和供应商的全面概述，可在IFR的世界机器人服务机器人报告中找到。本文的其余部分特别关注AMR在采用这些机器人的主要行业中的应用。我们回顾了AMR的基础技术以及AMR在不同行业领域的现有和未来的商业应用。在简要介绍考虑采用AMR的公司的考虑因素之前，我们概述了当前移动机器人安全标准的发展。

机器人技术中的移动性简史

自主移动性的第一个里程碑来自由英国生理学家W.Grey Walter在20世纪40年代末开发的两个AMRElma和Elsie机器人，用来模拟和研究大脑中的电信号。这些机器人可以检测并向光源移动，避开路上的障碍物。

第二个里程碑是1956年的达特茅斯会议（达特矛斯夏季人工智能研究计划（英语：Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）由约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。），他们聚集了当时卓越的人工智能研究人员。主要关注的是模仿人类智能的机器，其中移动性起着关键作用。在1960年代末和1970年代初，一系列用于研究目的的移动机器人相继问世。

基于视觉和导航技术的商业应用的开发，是机器智能研究的一部分，科学家为此花费了更多时间。AMR--一种能够规划并执行自己的路径到达目的地的机器人--的最早例子之一是HelpMate，一种自主机器人，由Transitions研究公司在20世纪80年代开发，该公司由被广泛称为"机器人之父"的Joseph Engelberger创立。HelpMate机器人被开发用于医院，用于运输物料。

二、硬件和软件的发展所带来的新功能

硬件和软件

硬件和软件的快速发展使AMR具有以下功能；

自动性

AMR的自主性主要与导航有关。AMR可以在工厂和仓库中导航，而不必遵循固定的指导路径，当遇到障碍物时就会停止，并在飞行中重新规划其路径。

传统的工业机器人根据预先定义的程序执行任务，确保非常高的精度和速度，但对周围环境或机器人的内部状态没有任何了解或适应。

移动机器人需要能够在具有高度不确定性的环境中有效和安全地工作。不确定性。这通常是通过开发对来自传感器数据的输入作出适当反应的模型来实现的。例如，如果一个物体距离小于x厘米就停止。机器人的算法需要与不确定的外部环境打交道的机器人的算法正以非常快的速度发展，允许越来越高的自主性。在一个"基本"（但实际上仍然是高度复杂）的水平上，移动机器人可以从A地导航到B地，如果遇到障碍物则重新规划路线。许多研究目前正在进行为机器人提供"语义智能"，即理解它所看到的东西。这反过来又使它能够做出适当的反应。语义智能主要依赖于概率性的算法，实时计算现有信息的最佳行动方案。例如例如，一个AMR遇到一个运动中的人，可能会看到这个人在一个标有"A "的门附近。

“Toilet"，因此对该人打算去该门的方向的概率评价很高。从而使它能够适当地重新安排自己的路线。

双臂自主移动机器人，图片来源：ABB

在机器人与其他机器和软件沟通的自动化场景中，概率模型可用于确定哪种行动。过程中，概率模型可用于确定根据实时环境，以何种顺序采取何种行动。例如，机器人最初可能被指示将一个零件带到一个加工单元。例如，机器人最初可能被指示将一个零件送到一个加工单元，但当它收到该加工单元的生产情况时，将改变任务。但当它收到该加工单元的生产目前落后于计划的信息时，就会改变任务。机器人算法方面的这些进展正在迅速扩大AMR可以执行的任务范围。

在未来5到10年内，AMR可以执行的任务范围将继续扩大。越来越多的自主权的概念通常会引起人们对人类--或物体--的安全问题的关注。在移动机器人的路径上或与之直接接触的物体的安全。如果我们不知道机器人会做什么、要做什么--因为它能够在没有人类输入的情况下，临时决定自己的行动路线--我们怎么知道它是安全的？我们怎么知道它是安全的？这里需要注意的是，一个AMR应用是由多种算法混合而成的。算法，既有确定性的（如果是X，就做Y），也有概率性的（根据我所掌握的信息，什么最可能是真的？我所拥有的信息，以及什么是最合适的行动来实现我的目标）。并应用一个层次结构来确定哪一个具有优先权。

例如，一个确定的算法说明"如果物体距离小于x厘米，则停止"，应该总是优先于任何概率性算法。确定性的算法提供了可靠性。因此，安全可以被"硬连接"到高度自主的移动应用中。这是为了满足安全标准的要求。这些算法也应该始终在机器人本身的本地运行，确保在网络中断或安全漏洞的情况下，机器人仍然能够安全运行。

什么是机器人技术中的自主性？

谈到机器人技术，自主性并没有一个公认的定义。对于一些人来说，当一个移动机器人能够规划自己的路线时，它就是自主的；而对于另一些人来说，只有当一个机器人能够实时识别并对其环境做出适当的反应时，它才是真正的自主。这就需要高水平的概率计算。

概率计算

为了本文的目的，我们涵盖了所有使移动机器人能够独立于固定路线移动的技术，认识到这是可以通过高水平的确定性编程来实现的（例如，如果从A到B的路线被阻断，则采取从A到C到B的路线），以及使用概率计算的更复杂的应用。

在自主性的高级阶段，机器人能够根据物体或人的特征（例如，儿童或成人）来识别和回应，这在技术上是复杂的，而且在商业应用中还没有。

目前，编程和安装在机器人应用的总成本中占了很大一部分。上述功能和机器人学习技术的发展，再加上越来越直观的机器人编程界面，将继续降低机器人安装的总体成本，从而推动机器人的应用。机器人制造商和集成商也有可能转向"即插即用"模式，这种模式在计算机领域已经非常成熟。制造商将为机器人提供一定程度的功能，但也将提供一个接口，通过这个接口可以轻松地添加第三方应用程序，并将额外的集成成本降到最低。

导航

自主导航--机器人绘制并执行从A到B的路线，在遇到障碍物时实时调整路线的能力--是AMR的基础。机器人的自主导航建立在同步定位和绘图（SLAM）算法的基础上，该算法自20世纪80年代以来一直在不断发展。SLAM算法在建立机器人周围环境地图的同时，根据从传感器收到的数据，确定机器人在该地图中的位置。由于每种确定位置的技术都有缺点（例如，在测量的距离和可变条件（如雾或高温）下的可靠性方面），大多数SLAM的应用结合了来自多个来源的数据，包括光成像检测和测距（LiDAR）、雷达、GPS、里程测量（车轮旋转）和超声波。LiDAR是最稳定的应用。最近，VSLAM（视觉SLAM）算法将二维和三维视觉系统数据添加到混合中。SLAM和VSLAM都是高度复杂的计算问题，许多研究都是针对它们的。VSLAM从相机数据中增加了大量的数据，还需要复杂的算法来识别冗余的数据（"噪音"）。这些都需要大量的计算资源，但对于使AMR识别它所遇到的物体--和人--的类型并作出适当的反应至关重要。

在接下来的几年里，计算机能力的不断提高，以及算法的改进，减少了需要处理的数据量，并加快了处理速度，应逐渐降低SLAM和VSLAM的成本。

视觉和传感

来自Photoneo的3D运动相机图像

在过去的五年里，机器人视觉和传感器有了很大的发展，大大增强了固定和移动机器人的能力。三维视觉技术的发展对移动机器人尤其重要，因为三维视觉提供的深度数据是评估与潜在障碍物的距离等所需的。三维视觉传感器从多个来源获取输入信息，以找到从不同角度感知的物体之间的匹配点，从而推断深度。许多三维视觉系统除了使用激光传感器外，还使用一个或多个摄像头。三维视觉是非常复杂的，尤其是在移动环境中，照明、物体和人的位置等条件都在不断变化。

在未来五年内，我们可以期待看到传感器的改进--特别是在处理非常小的距离范围方面--以及随着传感器变得更加普遍而降低价格。传感器将能够更好地处理环境条件，如雾、雨和明亮的阳光，以及室内的扭曲，例如来自反射物体的扭曲。识别移动物体的位置和性质的技术也在迅速改进--例如，在更快但不太稳健的飞行时间和立体视觉测量中加入平行结构的光线测量6。这是采用取放机器人处理在传送带上移动的物体的关键。

视觉系统可能会变得越来越定制化，这样最终用户就可以很容易地在他们的机器人队伍中更换视觉系统，以满足应用的要求。随着视觉系统变得更加复杂，机器人用户必须了解并遵守数据隐私法规，特别是在使用3D数据传输方面--例如，使人在物体上被识别，但不捕获个人的任何识别特征。

车队管理

AMR通常通过车队管理系统与同一制造商的其他AMR相连，通过这些系统可以协调和监测它们的活动。车队管理系统可以被配置为不仅控制移动机器人，而且还控制其他机械或硬件，使机器人能够触发活动，如启动传送带或加工工具。车队管理软件正在迅速发展，除了管理车队内机器的运动外，还使用先进的算法来确定车队的最佳设置。机器人和车队中的其他机器可以通过中央车队管理系统连接，也可以直接相互连接。例如，如果一个机器人接近一扇门，开门的命令可以由机器人向中央系统发送它在门前的信息，然后由系统向门发送指令，或者直接由机器人传送到门上，并向中央系统更新其位置。混合模式也很常见，其中机器人通过直接通信执行一些行动，而其他行动则由中央管理。

车队管理系统也可以与其他软件应用程序连接，如企业资源规划（ERP）和制造执行系统（MES），实现从订单到执行的全过程自动化。

互操作性

对于已经投资于这些技术的制造商和物流供应商来说，AMR与其他制造商的机械的AGV和AMR之间的互操作性是一个关键问题。如果用户正在操作来自多个供应商的AMR，这些供应商的车队管理系统需要连接。目前，在技术高度混合的情况下，确保互操作性可能会吃掉整个安装成本的很大一部分。目前有许多倡议来解决这个问题--尽管大多数都处于早期阶段。例如，德国汽车工业协会（VDA）的VDA50/50是一个新的接口，使无人驾驶运输系统和控制软件能够相互独立地进行通信7。我们可以预计，编程和通信接口的发展将大大减少集成的时间和成本，从而通过减少安装的总成本来刺激机器人的采用。

边缘/云计算模式

将机器人连接到本地（边缘）或远程（云）服务器，使用户能够收集数据，并进行分析以提高机器人的性能。来自执行相同任务的机器人群的数据可以被汇总和分析，以优化机器人程序，然后可以更新并下载到车队中的每个机器人。分析这些数据模式的算法越来越复杂，因此可以非常迅速地做出调整，并有可能大幅提高效率。

生产或物流周期中的机器数字化也使制造商和物流公司对产品的组成部分有更大的可追溯性。这在食品生产和制药等领域非常重要，例如，可以识别假药。

与远程服务器的连接涉及到大量的数据传输，必须在两个方向上极快地执行，以实现对机器人程序的实时调整等。2019年推出的5G网络有足够的带宽来实现大规模的连接，而且正在进行的5G网络的推广预计也将会是一个新的趋势。

正在进行的5G网络的推广预计将加速联网机器人的采用。5G提供了更快的数据传输，并能全面覆盖整个工厂或仓库，这是WiFi所不能保证的。

云连接带来的远程操作的可能性也使机器人即服务（RaaS）和软件即服务（SaaS）的商业模式成为可能，用户租用机器人和/或软件，并在租赁费内进行维护和更新。这种模式使公司免去了最初的资本支出，并确保他们始终以最新的技术工作。机器人的数据会自动发送到云端，机器人供应商可以预测何时需要维护或更新。不需要详细适应个人用户环境的简单应用也可以从云端下载。一些公司正在采用混合方法，即购买机器人和租赁软件。

移动性

本文所涉及的行业中的大多数AMR都是轮式的，尽管有一小部分是腿式的，用于室内环境，包括平坦的表面、楼梯和斜坡。大多数轮式AMR是双向的，但也有一些是全向的，如KUKA KMR iiwa和Neobotix的MPO系列。全向机器人在运动中提供更大的灵活性，但往往以更重的轮子为代价。然而，我们可以期待全向轮的发展，它将更轻，需要更少的能量来刺激未来的应用。

KUKA

机体材料

机器人的物料会影响它们的尺寸、重量和外观轮廓，所有这些都会影响它们在不同环境中的适用性，包括那些机器人打算或可能会与人类接触的环境。机器人制造商正在使用较新的轻质柔性材料来建造机器人，这些机器人打算从固定或移动基地与人类接触。铝是一种轻而坚硬的材料，经常用于机器人，但机器人制造商正越来越多地转向碳纤维复合材料，这种材料比铝更轻，同时又不牺牲坚硬。例如，库卡公司2005年发布的KR 100-2 PA码垛机器人9，在机器人的一个轴连杆中使用了碳纤维复合材料。机器人电机也越来越轻。更轻的机器人意味着更低的前期前期成本，并通过更快的周期时间为客户提高回报。

可能与人接触的机器人一般都有圆形的轮廓，并可能使用机器人皮肤。皮肤不仅可以吸收接触的力量，还可以安装传感器，以提供先进的触觉特性，这也是处理精细材料的机器人抓手所需要的。

在"软体机器人"方面也有相当大的发展，重点是用于机器人执行器的柔性材料。机器人的无线充电也有发展，这减少了对机器人接口部件的磨损，意味着机器人不需要在充电点花费时间。

在本节中，我们将探讨AMR对不同行业领域的影响。

软抓手，图片来源：qbrobotics

三、工作中的自主移动机器人

制造业

制造商使用AMR在整个工厂内运输零件，并为机器提供原料。AMR由一个移动基地组成，可以装载集装箱或操作设备，包括机器人手臂。一些AMR的结构还可以拖动一个集装箱。迄今为止，在几乎所有的移动式应用中，在任何时候都只有底座或操纵器中的一个在移动。

从技术上和确保安全的角度来看，协调底座和操纵器的运动是很复杂的，但我们可以期待看到更多的应用，其中两者都在同时运动。例如，配备了三维视觉系统的机械臂可以在底座移动时对其运输的部件进行质量检查。

AMR更加灵活，而且比叉车更安全。然而，AMR和叉车之间的区别开始变得模糊了。AMR可以配备货叉，现在已经开始承载通常由叉车运输的重物。例如，汽车制造商正在测试使用AMR将车身从一个生产站运送到另一个生产站，以取代传送带，节省空间，同时也使汽车制造商在重新配置生产线方面有更大的灵活性。

然而，AMR为制造商提供的显著好处不仅仅是简单的取货和搬运。它们可以被用来提高整个制造过程的效率。例如，AMR可以与企业资源规划（ERP）或制造执行系统（MES）以及生产单元中的机器人或其他机器相连接。AMR通过ERP或MES系统得到新订单的通知，然后可以通知生产单元中的机器人，它正在运送新批次的零件，自动触发它们启动。配备视觉系统的AMR可以在生产过程的每个阶段检查零件。这意味着不符合标准的零件不会被进一步加工，只是在最后的检查中被拒绝组装。

AMR移动汽车车体。图片来源：baer-automation

AMR也是模块化生产模式（有时也称为"矩阵生产"）的重要推动者。一般来说，制造商越来越希望将在正确的时间和地点取货和运货的任务--一般称为"内部物流"--从实际的制造过程中分离出来，以提高成本效率，并使生产计划有更大的灵活性。模块化生产进一步推进了这一概念，不仅将物流和生产分开，而且还将端到端的制造过程分割开来，使一种产品的生产不再是线性的，而是被分割成模块化的"站"。

随着制造商面临越来越大的压力，需要生产更多的产品变体，而需求又不尽相同，线性生产系统固有的不灵活性变得更加昂贵。例如，一个汽车制造商可能已经为两种新的汽车型号建立了两条完全不同的生产线，但后来发现对A型的需求比对B型的需求要高得多。线性生产线的另一个缺点是，如果流程的上游出现了瓶颈，下游的流程就会被延迟，这是非常昂贵的。模块化生产旨在通过非线性和高适应性的生产过程来克服这些问题。

在模块化生产模式中，操作员、机器人和其他加工设备在单个生产单元中执行特定任务，如铆接、焊接或组装。AMR将完成任务所需的所有部件从仓库带到单元，然后将完成的部件或子组件带到下一个单元进行进一步加工。AMR通过车队管理系统（反过来连接到MES或ERP系统）被指示到哪个单元，并可以通知单元中的机器人为手头的任务下载特定产品变量的程序。这不仅提高了生产的灵活性，而且还通过减少通常需要在生产车间储存零件的空间，直到在线性过程的相关阶段需要时才会优化成本。

生产单元可以是专门用于某项任务的，也可以是灵活的--例如，单元中的机器人有不同的工具可供选择，并为AMR或生产管理系统所传达的任务选择合适的工具。

一些制造商正在采用一种混合方法，即在一条直线生产线上执行所有产品变体的共同任务，而定制和重新配置成本较高的任务则在模块化单元中进行，由AMR在单元和生产线之间运输零件。在未来，AMR将越来越多地成为制造业中完整的机器人解决方案的支柱。与其购买一台机器（例如工具）和一个机器人，制造商将能够选择一个工具解决方案，包括一个配备正确工具的机器人手臂的移动基地，可以通过引导机器人手臂来学习。对于拥有传统生产设备的制造商来说，这种情况在短期或中期内可能在经济上是不可行的。

案例研究：制造业部件和物料运输

欧姆龙的移动机器人，图片来源：欧姆龙

丹麦制造商VOLA实施了一个移动机器人车队，将一箱箱的产品从一个地方运到另一个地方，取代了对传送带的需求。一个由9台欧姆龙的AMR组成的车队通过车队管理系统进行协调，将空的手提箱带给工人，工人扫描这些手提箱，看他们需要生产什么。然后，将组装好的零件装入周转箱，由机器人运送到仓库。使用AMR意味着VOLA可以在必要时轻松地重新配置工厂布局。在此阅读完整的案例研究。

库卡公司的AMR在梅赛德斯-奔驰工厂的应用

在位于德国阿克萨雷的梅赛德斯-奔驰图尔克工厂，库卡公司的AMR在装配线上运输卡车驾驶室部件。AMR是全方位的移动平台，连接各个装配工段并取代输送机。它们在整个工厂内运输卡车驾驶室和驾驶室内饰，节省了传统输送机的空间。AMRs在集成到生产线的充电站自动充电，确保AMRs可以持续运行。点击这里查看完整的案例研究。

在戴姆勒第56号工厂，传统的装配线被选定生产区域的无人驾驶运输系统所取代，例如在装饰线的开始。只需重新定义无人驾驶运输系统的轨道，就有可能从装配操作转变为循环操作，即车辆保持在原位，不沿生产线连续移动。这对于安装滑动玻璃屋顶这样的任务是有意义的。通过使用无人驾驶运输系统，可以在不影响总体生产布局的情况下扩大单个装配单元。人工智能初创公司Energy Robotics与波士顿动力公司和德国默克公司合作，为该公司的热力废气处理设施开发一个检测机器人。该工厂包含一些必须经常监测的维修密集型部件。能源机器人公司设计了一个应用程序，使波士顿动力公司的Spot机器人能够执行监测冷却水位和检查冷凝水是否积聚的任务。它还可以检测有缺陷的电线，并使用热成像检查泵组件的温度。

戴姆勒第56号工厂

一家德国汽车OEM厂商通过史陶比尔的高负载AMR自动运输箱子，提高了其内部物流的效率，该AMR可以一次性移动20吨。这一应用取代了手动的单箱托盘运输。最先进的导航软件允许在工厂车间进行无缝集成，而无需对现有的基础设施进行任何修改。AMR与客户的ERP系统相连，实现了数据驱动的决策。

史陶比尔高有效载荷AMR，图片来源：史陶比尔

然而，从长远来看，随着制造商从头开始建立生产线，我们可以预期这种模式和其他完整的机器人解决方案的变种将变得更加广泛。它们也被用于检查生产车间，以确保安全和及早发现机器的磨损。检查机器人的市场正在蓬勃发展，2019年的单位销售量比2018年12增长了32%。大多数移动检查机器人是轮式的，但也有一些腿式机器人在工厂工作，因为必须要经过谈判。

Merck 公司工厂的检测机器人

随着移动机器人技术的发展，我们可以期待看到更多与生产员工一起工作的检测机器人。包括深度学习和无监督学习在内的算法的发展将扩大检测机器人的能力。例如，目前，机器人必须被"教导"什么是量具的正确读数，通过显示量具表盘在正确位置的标记图像。随着时间的推移，机器人将能够通过观察机器的正确位置而独立学习。机器人还将获得对其环境的语义理解，这将使它们能够对遇到的情况作出适当的反应--例如，机器人将能够识别地板上的水坑是需要立即注意的漏油。视觉系统和传感器的进步意味着机器人可以检查裂缝、空洞和正确的排列。

物流

AMR在物流领域的市场迅速增长，吸引了新的机器人制造商和物流软件供应商。物流机器人的销售在2019年蓬勃发展，销售了75,000台13，比2018年增长了42%。物流机器人的销售占2019年专业服务机器人总单位销售的43%。

大多数物流机器人被设计为在室内操作。设计用于户外的机器人是一个挑战，因为它们必须能够稳定地浏览非常多变的表面，并在不断变化的气候条件下工作，如雨和雾以及突然爆发的明亮光线。然而，其他户外领域的发展，如农业和国防机器人技术，可能会在未来的某个时候被物流业采用。还有一个快速发展的所谓"最后一英里物流"市场--从最后一个中央收集点到最终交付点之间的距离--我们将在下文中详细讨论。

对于尚未实现自动化的约95%的物流供应商来说，采用AMR的两个关键动机是最大限度地利用现有空间和处理劳动力短缺问题。AMR供应商报告说，客户使用AMR可以在相同的空间内处理两倍的货物量。随着物流业的蓬勃发展，大多数公司都面临着劳动力短缺、高峰期人手不足和高流动率等问题。一些公司报告说，AMR不仅填补了劳动力缺口，而且还提高了现有员工的留任率，因为他们不再需要搬运沉重的货物和拖拽小车。AMR被用于在整个仓库中运输货物，以及分拣和堆放货物。

传统上，物流中的自动导引车（AGV）以高度标准化的方式工作，遵循预先设定的引导路线，并使用统一的托盘和板条箱尺寸。自动导引车越来越多地被添加到车队中或取代AGV。对以下应用的需求很高，如：拖动托盘；装载和卸载托盘；以及履行订单。大多数AMR是移动基地，但也使用拖曳机器人和带叉车的AMR来移动托盘。

案例研究：物流

Fetch AMR在瓦锡兰全球物流服务的分销中心，图片来源：Fetch Robotics

瓦锡兰全球物流服务（WGLS）与DHL合作，管理其位于荷兰Kampen的37,000平方米的中央配送中心的仓储业务。Fetch Robotics的VirtualConveyor物料运输解决方案及其AMR被引入到仓库工作流程中，以简化点对点的物料处理，使瓦锡兰分销中心的工人每天多走30多公里，同时提高他们的生产力。

荷兰CEVA物流公司的Locus AMRs

CEVA物流公司在其荷兰的仓库正在使用Locus公司的机器人小车。机器人与CEVA的仓库管理系统相连，并自动和持续地审查和合并订单，计算出通过仓库的最佳路径，以实现最大的拣选效率。订单和所需产品的位置--最初是家庭用品和服装--显示在屏幕上，供仓库工作人员挑选和扫描产品。工作人员在不到五分钟的时间里学会了使用该系统，该系统具有多语言界面。机器人可以被编程为来到最近的同事身边，后者在指定的区域内为多个机器人进行挑选。

诺和诺德中国的MiR AMRs，图片来源。 MiR

医疗保健公司诺和诺德在其位于中国天津的工厂安装了一支由MiR500 AMR组成的车队，将一排排包装材料运送到一系列高架货架上，由专门的叉式叉车将托盘吊起并放入货架。这些机器人配备了先进的激光扫描技术、3D摄像机、内置传感器和复杂的软件，可以分析两个工厂之间长长的过道中的环境，使它们能够避开障碍物，自主地找到通往目的地的最佳途径。AMRs每周至少为工厂节省了35个小时，使人类工人能够将他们的技能集中在更有价值的活动上。点击这里查看完整的案例研究。

利用AMR完成订单的新模式正在出现。AGV已经在电子商务的物流和仓库管理的"货物到人"模式中使用了一段时间。一些电子商务公司，如亚马逊和Ocado，拥有巨大的、高效的货到人模式，使用数以千计的AGV，按照预先确定的路线，集中管理。使用AMR的较新发展是"机器人到人"模式，其中AMR是履行个人订单的中心点。AMR从订单执行系统中获得客户订单，并在第一件物品的区域内找到最近的拣选机。拣货员找到所需物品，进行扫描并将其放入AMR的购物车。AMR移动到下一个拣货员处，以获取下一个物品，并以这种方式继续下去，直到完成订单。也可以使用货物到人和"机器人到人"模式的组合。传统上投资于AGV完成订单的公司对AMR供应商进行了一些收购--比如亚马逊2019年对AMR供应商Canvas Technology的收购。

车队管理软件，正如我们上面指出的，可用于管理移动机器人车队，或扩大到涵盖机器人与之互动的其他硬件和机器，也在迅速发展，使物流供应商更容易实现整个物流运作的自动化。

正如我们在上文中指出的，对小批量、短周转时间的定制产品需求的增加，正在改变一些制造商的生产运营结构。这当然对物流供应商产生了下游的连锁反应。传统上，物流是以类似的线性方式组织的，由固定的传送带从一个站点通往另一个。处理小型、非标准货物的压力越来越大，促使一些物流企业从固定传送带转向AMR，AMR使他们具有越来越大的灵活性，可以快速重新设计物流过程中的各个站点--尽管传送带可能仍然在这个过程中发挥作用。

新的电子商务公司更有可能从一开始就考虑使用AMR，因为他们没有对传统设备的现有投资。现有物流硬件的制造商，如传送带和叉车，也在使其车辆自动化，有时与专业软件公司合作。同时，一些传送带制造商正在调整他们的产品，使之与静态机器人（如拾取和放置机器人）更加兼容。

Twinswheel送货机器人，图片来源：Twinswheel

在过去的几年里，拣选机器人取得了巨大的进步，它们现在能够迅速地识别要拾取的物品，找出如何拾取它们，并应用正确的运动。在许多情况下，它们是在物体移动时进行的，例如在传送带上。拾取和放置的技术非常复杂，使用三维视觉、图像识别算法（主要通过监督学习训练，尽管正如我们前面所指出的，在无监督学习方面正在进行开发，这将使机器人能够自己找出要拾取的物体）和路径规划算法来确定接近和正确的抓取角度和力量。拾取和放置机器人通常是静态的，由AMR提供给生产线并运输拣选的货物。在未来，我们可能会看到在移动基地上使用机器人手臂的拾取和放置应用。这些发展也非常适用于零售环境，我们将在下面讨论。

如上所述，人们相当关注物流链中的"最后一公里"，即最后一个分拣中心和收件人之间。最后一公里配送的自动化带来了挑战。机器人必须能够在户外环境中与其他车辆和行人安全互动。它不能造成伤害，但同样，它必须能够承受恶意的对待。现有的最后一公里机器人大多是轮式的，这意味着它们不能够浏览台阶--例如上到房门。如果收件人不能从街上捡起包裹，这就容易造成包裹的丢失。然而，这是一个不断增长的行业，在COVID-19大流行期间，快递机器人的使用推动了这一行业。展望未来，我们将看到越来越多的智能被纳入车队管理系统--例如，找出在车队中发送AMR进行充电的最佳时间，以及何时选择一个AMR而不是另一个。车队管理系统有可能在某个时候包括语音控制，尽管这还需要一段时间，因为语言处理是高度复杂和资源密集型的。

在未来五年内，我们可以预期物流业的AMR的大多数发展都与车队内和车队之间的机器以及与其他机器之间的互操作性增加有关。正如我们前面所指出的，这可能是安装更复杂的移动自动化方案的总体成本的一个重要部分。传感器等部件的成本应逐渐降低，传感器和视觉控制系统等部件的安全标准也将发展。人们也在关注减少移动自动化的能源消耗。目前，自动化仓库的总能源需求中约有65-70%用于为边缘计算（数据在机器人或其他机器附近单独处理）和各种传感器供电。

各种类型的传感器

在更长的时间范围内，我们还可以期待机器人和自动化使物流供应商进入制造业的定制阶段--例如雕刻、刺绣或压花。当这成为现实时，带有机器人手臂的AMR可能会发挥重要作用。

卫生保健

AMR越来越多地被用来在整个医院里运送床单和药品。虽然AGV沿着导向轨道在医院的地下室工作了一段时间，但AMR在医院里自主导航，例如将药品运送到病房的护士站。通常情况下，护士或药剂师将药品装入和卸下AMR，但随着上述更复杂的拣选技术变得无处不在，机器人将拣选药品并自己装入运输机。机器人向病人运送药物和其他材料，节省了护士取药和搬运的宝贵时间，并使医院能够更好地跟踪每个病人得到了哪些药物。

SeRoTi护理车，图片来源：Fraunhofer IPA

自主清洁和消毒机器人也在医院中广泛使用。一些制造商提供了移动式地板清洁机器人，COVID-19大流行病迅速加速了它们在医院的使用。清洁机器人擦洗、清扫和吸尘地板。同时，消毒机器人的销售在COVID-19大流行期间蓬勃发展，2020年有超过30种来自不同制造商的新消毒机器人类型被注册。大多数使用高频紫外线（UV-C），但也有一些喷洒消毒剂。

AMR也被用来协助医生和护士--例如，一个配备有机械臂的移动机器人基地可以被编程来进行简单的诊断测量，如病人的温度。配备有计算机屏幕的移动基地可以跟随护士或自主导航到病人的床前，将病人与远处的医生联系起来。这不仅允许更有效的专家咨询--因为医生可以看到病人并与之互动，而不是根据病人的笔记工作--它还可以与可能具有高度传染性的病人进行医疗互动。

协作机器人在医学实验室中已经使用了一段时间，帮助科学家完成繁琐的、重复性的、需要高度精确的工作，如用吸管将样本转移到试管中。将协作型机器人手臂与移动底座结合起来，可以提高实验室的灵活性--机器人可以取走和搬运样品和其他医疗材料，也可以执行典型的机器人实验室分析任务，如移液和装载离心机。ABB正在德克萨斯医学中心试用这一概念，而利物浦大学的研究人员已经开发出一种移动实验室机器人，它可以自主地进行实验，使用人工智能算法，根据之前的实验结果决定进行哪种实验。

ADLATUS CR700自主专业清洁机器人，图片来源：ADLATUS Robotics GmbH。

网真机器人正在开发，并在辅助生活设施中试用，目的是让人们保持独立，同时仍能与家人和护理人员联系。远程用户的图像显示在屏幕上，机器人可以被驱动来查看其附近的任何东西。这些机器人中的大多数可以在任何地方通过智能手机或电脑和互联网连接进行控制。有些可以自主导航。家庭成员、朋友、医生和护理人员都可以登录远程呈现机器人，驾驶它，与他人互动，并通过音频和视频探索环境。

网真机器人

从长远来看，我们可以期待在医院和护理院看到AMR作为智能助手，例如，检查某人是否有水喝，如果没有就为他们服务，取来和携带其他所需物品，照顾家务和协助护理人员。其中一些任务需要高水平的语义智能和先进的灵活性--例如，拿起一个杯子并从水龙头或壶中加水是一项极其复杂的机器人任务。然而，发展正在进行中。例如，F&P个人机器人公司的Lio专业个人机器人是为支持护理院和康复诊所的工作人员而设计的，它可以问候病人，拿取和搬运物品，指导病人进行康复训练，而Fraunhofer IPA的Care-O-机器人--目前可供开发者使用，但没有商业化--是一个多功能的辅助机器人，配备了摄像头和麦克风，可以识别语言、人物和手势18。自助服务AMR也有发展，允许病人或护理院居民从移动自动售货机中选择饮料或小吃19，我们可以期待机器人在未来直接向病人提供其他商品和服务--如膳食。

目前，很少有移动机器人能与病人进行物理互动，尽管人们正致力于这方面的研究。例如，丰田汽车公司开发的"病人转移助手"是为了减少护理人员在转移病人时的沉重体力负担。它由护理人员操作，将支撑重量的手臂与一个移动平台结合起来，帮助护理人员将病人从床上转移到椅子上或厕所里，然后再转移回来。Robear由日本名古屋的RIKEN（日本理研）开发，工作人员可以通过拉或推机器人的手臂来操作，将病人从床上抬到轮椅上，或为能够站起来但需要帮助的病人提供帮助。该机器人被用于开发目的，但没有商业用途。

案例研究：卫生保健

Photoneo公司为一家医院开发的AMRs

医院分娩

斯洛伐克科希策的一家医院使用Photoneo公司和科希策技术大学开发的AMR来运送药品、医疗设备和其他材料。

设备和其他材料在医院11个楼层的各个部门之间运送。该机器人的主要目的是让员工省去繁重的材料搬运，以及节省时间和提高效率。该机器人可以通过LiDar、3D摄像头和虚拟地图在各个楼层自主导航。

它可以通过LiDar、3D摄像头和虚拟地图在各个楼层以及楼层之间进行自主导航，进入和离开电梯。它可以携带100公斤的物品，拖动350公斤的物品。请看完整的案例研究。

ABB正在测试在一个移动基地上使用协作机器人手臂来实现实验室工作的自动化。这种双臂移动机器人将能够自主地感知和导航其周围的人类同事，同时学习寻找从一个地点到另一个地点的不同路线。它有可能承担广泛的重复性和耗时的活动，包括准备药品、装卸离心机、移液和处理液体，以及捡起和分类试管。请看完整的案例研究。

机器人清洁和消毒

一台ABB协作机器人在一个移动基地上装载 一个离心机。图片来源：ABB

获得性感染是全球医疗保健领域的一个重要且日益严重的问题。每年有数以百万计的病人被感染，成千上万的病人因住院期间的感染而死亡。移动消毒机器人使用紫外线杀死病菌，而且大多数可以由清洁人员轻松操作。由于COVID-19的大流行，它们的使用已经从医院扩散到公共交通和其他公共环境，如购物中心。请看这里和这里的更多信息。

UVD公司的消毒机器人,图片来源：UVD机器人

网真机器人

来自不同制造商的网真机器人帮助老年人更长时间地呆在家里，与他们的照顾者、朋友和家人保持联系。它们也越来越多地被用于医院，使专科医生无需亲自到场就能为病人提供咨询。请看工作中的远程呈现机器人的例子。

辅助机器人

F&P机器人公司的Lio移动个人机器人旨在支持护理和老年病机构以及康复中心的医疗保健专业人员的日常工作。该机器人可以自主导航和充电，有一个多功能的手臂，通过语音和触摸屏进行交流。它的功能包括问候病人、抓取和搬运物品、提供饮料、提醒病人并陪同他们参加即将到来的约会以及提供娱乐。

远程呈现机器人，图片来源：Double Robotics

零售业

AMR在零售业的使用包括仓库管理--上文在物流项下讨论--和店内应用。在店内，AMR最常被用于盘点以及向购物者提供信息。大多数盘点是在商店空闲时进行的，尽管一些零售商，如沃尔玛，正在使用AMRs在顾客在商店时进行盘点20。一些零售商，特别是在美国，正在使用移动机器人来提供信息。这些机器人在顾客到达时打招呼，并通过安装的触摸屏提供信息，例如产品的位置，还可以通过视频通话将顾客与客户支持人员联系起来。其中一些机器人能够引导顾客找到他们正在寻找的商品。

Lio辅助机器人

案例研究：零售业

信息机器人

商场内的信息机器人

来自不同制造商的机器人被用于在商场和大型商店提供信息。在这个例子中，软银机器人公司的5个Pepper机器人被用于Westway购物中心，为购物者提供信息，如如何定位商店，并进行顾客满意度调查。实施机器人的一个关键原因是让顾客在商场购物时感到难忘，并鼓励他们再次光临（一些有孩子的顾客专门回来看Pepper）。单个商店内的机器人可以用来引导顾客找到产品，并将他们与客户服务人员联系起来。

库存优化

库存管理

新加坡迪卡侬的StockBot实现了库存的自动化，使团队有更多的时间来接待顾客。PAL机器人公司的StockBot机器人实现了零售业日常库存跟踪的自动化，并为决策提供数据依据。该机器人在商店周围移动，扫描产品上的RFID条形码，在两个小时内完成盘点，而以前员工需要五个小时。

在未来，我们可以期待看到零售机器人的扩展功能。例如，引导顾客购买产品的机器人也可以在路上进行盘点。上述拾取和放置功能的发展将使机器人能够用单个产品堆放货架，识别产品，从而识别如何拾取和放置产品。显然，这种功能需要在经济上变得可行，以便零售商大规模地采用机器人。从长远来看，我们可以期待机器人完成网上购物订单。订单将被自动传输到车队管理系统，由该系统分配移动机器人来挑选产品，包装客户的订单，并将其带到装卸区进行运输。这一功能也被应用于"点击取货"的订单，即机器人组装单个订单，然后供人取货。

公共环境

由机器人提供的客房服务

机器人已经在公共环境中工作，如机场、酒店大堂和建筑接待区，我们可以预见，机器人在公共环境中的应用会越来越多。

案例研究：公共环境

机器人管家

Savioke公司的Relay机器人被用来传递客房服务订单。该公司估计，通过使用机器人管家，一家酒店每年可以节省超过32,000美元的客房配送费用，基于从前台到客房的平均往返配送周期为20分钟。客人呼叫客房服务，工作人员将所需物品装入机器人，机器人将其送到房间，并绕过人群和工作电梯。客人会得到一个密码，用来打开机器人的容器。

信息机器人

机场内的信息机器人

在英国伦敦的希思罗机场的5号航站楼每天通常有9万名乘客，它已经试用了英国新创公司BotsAndUs的两个信息机器人。这些机器人向乘客提供实时航班信息，并能护送他们到机场内的特定地点，还能用多种语言回答问题。其他常用于零售环境的信息机器人，如软银的Pepper机器人，也正在被用于机场和其他公共场所。

安保机器人

保安机器人在公共公园里巡逻

在美国，亨廷顿公园警察局一直在使用Knightscope公司的安全机器人在该市的娱乐区进行巡逻。该机器人对环境进行扫描，警察可以直接查看其视频资料。它可以读取车牌，如果有特定的车辆在附近，就会提醒警察。它可以背诵信息--例如提醒人们处理垃圾--并有一个连接到警察局的紧急按钮。亨廷顿公园估计，使用该机器人使服务电话减少10%，犯罪报告减少46%，逮捕人数增加27%，传票减少68%。

COVID-19的大流行迅速加速了移动式地板清洁和消毒机器人在商场和公共环境中的使用。

在大流行期间，酒店客房服务的送餐机器人的使用也被加速，我们可以期待看到这种情况继续下去，有可能扩大到在公共环境中提供食品和饮料服务，如机场，甚至在飞机和火车。信息机器人也开始在机场和酒店等公共场所使用，例如，提供登机口号码和航班延误的信息，并陪同乘客到登机口。移动机器人未来可能会在整个办公楼内运送文件和设备。安全机器人的市场也在不断扩大，它可以在建筑物周边巡逻，如果发现异常活动，就会向警察或公司的保安部队发出警报。

移动机器人在完成难以找到工人的任务方面可能会发挥越来越大的作用。例如，中国的一些城市已经转向机器人街道清洁工，因为由于工作时间不固定，工人的供应是不可靠的。

我们可以期待看到公共环境中的移动机器人在语言处理和社会互动方面取得进展。然而，语言处理是非常复杂的，特别是在嘈杂的公共环境中，所以我们可以预期发展需要一些时间，而且一开始的范围会受到限制。目前用于手机应用的一些人工智能代理的发展--例如，推荐在哪个城市召开会议或在会议被转移时启动适当的任务--未来将被调整为机器人界面。

四、移动机器人对工作和生活的影响

移动机器人为上述所有行业领域的员工带来了好处。首先是身体上的好处。工厂工人不再需要背负重物，走几十公里去取货和搬运，而是可以专注于更高价值、更有趣的工作，如为机器人编程和监督自动化生产。物流工人更安全--例如，在美国，每年有614名工人在与叉车有关的事故中丧生，有7000多起非致命性伤害导致缺勤21。护士和护理人员可以把更多的时间留给他们的病人，并免于从事繁重的搬运工作，在美国，导致护士、助理和护理人员肌肉骨骼疾病的比率比所有行业的平均水平高出五倍以上22。零售和服务行业的员工可以专注于客户服务。

移动机器人对我们日常生活的积极影响往往是显而易见的--例如，当远程呈现系统意味着所爱的人可以向几英里外的专家医生咨询，或留在家里而不是搬到护理机构。在其他情况下，移动机器人的积极影响并不明显，但同样重要--例如，点击取货的便利性或减少医院的感染风险。

我们可以预见，随着移动机器人的智能化和灵活性的提高，我们的工作和私人生活中的这些好处会越来越多。

五、安全和保障

各种各样的标准确保人类在移动机器人周围的安全。以下是一个简单的概述。请注意，这些标准涵盖了机器人制造商和系统集成商的责任。机器人所有者/操作者的责任--例如进行安全评估--由国家健康和安全组织规定。

标准（1）：ANSI/RIA R15.08-1-202023

应用：工业移动机器人

详细说明：目前在美国有新的标准，专门针对在工业环境中工作的移动机器人（即不与公众接触）。

涵盖的类型：

A型：AMR（仅自主移动平台）。 B型：A型IMR加上一个不是机械手的"附件"。该"附件"可以是被动或主动的。 C型："移动操纵器"--其中"操纵器"是被认为是一个"工业机器人"，如果它是静止的--安装在一个移动平台上，该平台可以是一个A型IMR或AGV。

标准（2）ISO 13482

应用：个人护理机器人（通常也被称为"服务机器人"）24

涵盖的类型：

A型：移动服务机器人。 B型：身体助理机器人。 C型：载人机器人

标准（3）ISO/TS 15066

应用：协作式工业机器人系统和工作环境的安全要求。

涵盖的类型：规定了协作式工业机器人系统和工作环境的安全要求，并补充了ISO 10218-1和ISO 10218-2中关于协作式工业机器人操作的要求和指导。

标准（4）ISO 3691-4

应用：无人驾驶工业卡车及其系统

涵盖的类型：涵盖工业环境中使用的AMR；但新的ANSI/RIA R15.08提供了更精确的指导。

性能标准

标准（5）ISO 18646

应用：服务机器人的性能标准和相关测试方法。

涵盖的类型：四个部分，包括。

A型：运动

B型：导航

C型：操纵

D型：下背部的支持

鉴于机器人技术的快速发展，在哪些标准适用于哪些环境方面可能会出现混乱。直到最近，还没有一个专门针对AMR的标准。ISO13482标准专注于非工业环境中的机器人，包括移动机器人，而ISO10218专注于固定的工业机器人，ISO3691-4专注于无人驾驶工业卡车--基本上是AGV。该标准已被应用于AMR，尽管它没有给出AMR的精确指导。

新的ANSI/RIA R15.08-1-2020标准--目前只在美国实施，但打算发展为全球ISO标准--特别关注工业移动机器人。此外，ISO的机器人技术委员会（ISO/TC 299）正在讨论工业和服务机器人的现有标准在噪音和振动水平以及机器人稳定性等方面的潜在协调领域。

在机器人安全标准所涵盖的范围内，信息安全问题往往是通过引导读者参考现有的网络安全和物联网标准来解决。

六、商业领域的考虑

IFR制定了一些广泛的指导方针，以帮助企业--尤其是那些尚未安装任何机器人的企业--规划采用移动机器人的最佳方法。

1. 确定一个明确的商业案例和关键绩效指标。移动自动化的第一阶段是绘制需求图，并评估这些需求的可自动化程度。这可能意味着改变功能的执行方式（见第2点）。然后公司应该确定自动化应用的关键性能指标。即使从小处着手（见第5点），勾勒出一个更大的移动机器人安装的愿景，并设计一个计划--和预算--在交通路线和基础设施、足够的WiFi和外部修改（如额外的外部传感器或反射器）方面允许这样做也是有帮助的。这可以确保随着整个系统的发展，个别应用可以被扩展和整合。它还为公司提供了一份他们正在评估的AMR供应商的兼容性问题清单。

2. 不要试图将一个人工过程"原封不动"地自动化。为人类开发的流程往往不能以同样的方式自动完成同样的任务。最终用户--通常在系统集成商的帮助下--需要考虑机器人（和其他自动化设备）的能力，并设计出结合两者最佳特点的流程。让工人参与这一过程通常是有益的，这不仅可以确保关于瓶颈和其他问题的隐性知识被捕获，而且还可以鼓励人们接受自动化解决方案。

由Bluebotics编程的迷你AGV（左）将部件转移到ABB机械臂上，图片来源：Bluebotics

3. 安全第一。机器人制造商负责确保他们的设备安全运行，并提供如何部署设备的指导。然而，终端用户有责任确保他们实施的自动化解决方案对工人是安全的。根据认证标准进行风险评估的合格指导是关键。

4. 更先进并不总是更好。虽然复杂的3D视觉系统对某些应用是有益的，如拾取和放置，但它们会消耗计算资源，并不总是必要的。解决方案应该适合当前的要求，但也要提供适应性的范围，以满足公司未来的战略目标。

5. 从小处开始：如果一个完整的自动化应用的投资回报率（ROI）还不清楚，可以从一个特定的任务开始，让工人腾出手来完成更有价值的任务--例如从仓库为生产机器取零件--在扩展到其他任务和完整流程之前，试用这个方法来计算ROI。

6. 考虑采用正确的商业模式。越来越多的机器人和软件可以通过租赁计划获得（RaaS和SaaS模式以及混合模式）。这可以提供优势，特别是对于想要避免资本支出的小型企业。这对正在快速发展的技术也是有意义的，因为升级包括在租赁费中。然而，它可能不适合所有企业，应该仔细评估租赁与购买的利弊。

七、机器人技术的移动性的未来

移动机器人技术是一个充满活力的发展领域，我们可以期待在未来十年取得令人振奋的进展，尽管有些进展比其他进展需要更长的时间来实现商业可行性。正如我们在上述章节中所概述的，这些进展将发生在硬件和软件方面。移动机器人将变得更轻，操纵器将更加灵活。AMR和服务机器人将能够更容易地在一系列室内和室外环境中航行。传感器和软件算法的进步意味着导航和视觉将变得越来越精确。

在扩大移动机器人可以执行的任务范围方面，一些最有希望的进展将由使用概率算法和机器学习的软件发展以及基于云和本地（机器人上或"边缘"）计算的最佳组合来推动。语义智能的发展将使移动机器人能够理解他们所看到的东西，从而做出适当的反应。算法将得到加强，以优化AMR的效率--例如，减少减速和停止时间，缩短服务和维护的中断时间。我们将逐渐看到自然语言处理的改进，它在通过语音控制机器人和使机器人能够作出口头反应方面都有希望。

帮助用户设计或完成一个过程的辅助系统的发展也将有助于降低包括机器人在内的自动化解决方案的整体安装成本。例如，为基于轨道的AGV设置生产线是非常耗时的，通常要使用工厂布局的CAD数据。这种数据并不总是100%可靠，一般来说，需要重新配置和优化。辅助系统可用于根据定义的区域和区域内的互动规则来设置轨道。辅助系统拥有导向车的限制数据（重量、速度等），然后可以计算出轨道的最佳布局。辅助系统也可用于简化机器人编程。标准接口和通信协议的发展也将降低安装和修正自动化系统的总体成本，使不同制造商的机器之间能够连接。

最后，正如我们所指出的，在工作场所的移动机器人的WiFi充电方面有很好的发展，我们也可能看到在公共环境中的机器人标准充电站的发展，因为这些充电站变得更加普遍。

长期研究方向

（1）运动

混合运动

（2）材料

用于机器人身体和抓手的柔性材料

灵活的传感器

可生物降解的材料

（3）导航

固态激光雷达

雷达和LiDAR的混合

（4）视觉

减少视觉系统所需计算资源的技术，如非形态视觉传感器29

（5）软件

语义智能

无监督和网络化的无监督学习

结论

几十年来，大多数机器人都是固定的机器，与人类分开，支持企业以高度的速度和精度执行重复性的任务。这些机器人仍然占据了机器人销售的大部分。但是，越来越多的机器人市场被直接整合到由人类驱动的流程中，执行不符合人体工程学、危险或无聊的辅助任务。在这些人与机器人的合作场景中，移动性是一个改变游戏规则的因素。拿取和搬运重物是不符合人体工程学的，并且占用了员工可以提供更高价值和获得更大工作满意度的任务的时间。移动机器人可以让工人摆脱关键的、但有潜在危险的任务。

正如我们在本文中所探讨的，移动机器人经常充当"胶水"，将整个流程中原本不相干的部分连接起来，产生的数据可用于实时了解整个流程的性能。这样做的好处是减少工厂的浪费，提高工厂和仓库的效率，以及提高生产和医疗保健的质量和安全。移动机器人在制造和物流领域实现了新的商业模式，帮助公司在高混合和低产量的环境中保持竞争力。

移动机器人的发展正在快速进行中。原因之一是这些技术的进步适用于许多不同的行业领域--因此一个行业的应用解决方案可以迅速适应另一个行业。我们还看到软件算法的快速发展，这些算法不仅适用于机器人的许多不同领域，也适用于商业优化的许多其他方面。开发人员正在将目光转向帮助建立和管理流程的辅助系统，包括在自动化系统中整合移动机器人，以及机器人编程。这降低了实施和运行机器人的总体成本，这将刺激机器人的采用。最后，新的租赁模式使公司在自动化的财务规划方面具有更大的灵活性。

未来在机器人移动性方面会有令人兴奋的新发展--但移动性革命已经到来！