Мобилни роботи углавном треба да решавају проблеме позиционирања, планирања, контроле итд. Тренутно, кључне области истраживања укључују еколошку свест и моделирање, позиционирање и навигацију, разумевање животне средине, координацију више робота, итд. У будућности ће мобилни роботи развијати према следећим трендовима:
„Природна навигација плус независно планирање путање“ је постала мејнстрим
Развој мобилних робота прошао је кроз различите фазе режима заснованог на стази (као што је режим вуче траке), режима беацон-а (као што је КР код) и режима без беацон-а (као што је СЛАМ, позиционирање у реалном времену и прављење мапе). СЛАМ технологија може омогућити роботима да постигну позиционирање и навигацију без фарова. Лако се примењује, флексибилно је и погодније за апликације у сложеним оперативним окружењима и пословним сценаријима који се често мењају. Стога га фаворизује све више купаца и постаје главни тренд у индустрији.
Развој индустрије показује да развој навигационе технологије чини да опрема постепено прелази из "аутомобила" у "робот". Са развојем нове технологије, АГВ је постајао све аутономнији и интелигентнији, а еволуција АМР-а је проширила примену индустрије.
У овој фази, не постоји један режим навигације који може „освојити свет“. Најприкладнији режим навигације може се изабрати само према карактеристикама апликације. Различите апликације имају различите захтеве за навигацију. Међу свим врстама метода навигације, најпопуларније су ласерске, визионе и друге природне методе навигације које се не ослањају на вештачко окружење.
Разноликост апликација одређује диверзификацију правца развоја технологије. Стандарди за мерење предности и мана технологије варирају у зависности од потреба различитих апликација. Тешко је користити јединствени стандард за мерење различитих технологија.
Дубоко учење ће се нашироко користити за побољшање роботовог разумевања околног окружења
Примена технологије дубинског учења у вештачкој интелигенцији у компјутерском виду углавном укључује препознавање објеката, детекцију и праћење објеката, семантичку сегментацију, сегментацију инстанци, итд. ознаке објеката, и оствари роботово разумевање садржаја околног окружења.
Традиционална 2Д детекција препрека има многа ограничења. Семантичка сегментација вештачке интелигенције може ефикасније проценити ситуацију људи или препрека, побољшати ефикасност обилажења, а систем робота може побољшати ефикасност апликације и интелигентни ниво.
Убрзана интеграција нове технологије и роботске технологије додатно ће промовисати надоградњу производа. Аутономија мобилног робота углавном је оличена у три аспекта: „свест о стању“, „одлучивање у реалном времену“ и „тачна имплементација“. Интернет ствари, АИ, 5Г и друге информационе технологије нове генерације комбиноване су са роботском технологијом како би се омогућила ефикасна интеракција уређаја, слободнији проток података и максимизирање ефикасности хардверске команде путем алгоритама.