移動機器人在實際應用中，通常是以集群的方式協同完成特定的任務。例如月臺的托盤搬運集貨，原材料的料箱存儲和揀選，產線之間的物料搬運。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
移動機器人規模化集群作業成為發展必然。這不僅需要調度系統需要能夠接入各種類型的機器人，在統一的環境下完成作業調度；還需要多機器人調度算法，找到全局較優方案，使多機器人共同工作時的總效率比較高。目前調度算法主要分為三類：數學方法、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，當系統只需要調度幾十臺機器人時，傳統系統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不能解決問題，整個群體協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習、不斷修正自身策略，AI將在其中扮演重要角色，讓整個系統不斷優化，群體智能化程度越來越高。在工業物流領域，基于SLAM技術實現的機器人自主導航，根據傳感器不同主要分為兩個類別：激光SLAM和視覺SLAM。激光SLAM技術相對更加成熟，是當前市場應用的主流。目前，視覺技術已經被普遍應用到機器人立體視覺避障，以及視覺導航和末端高精定位上。
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