行業新聞
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根據對世界機器人導航技術的歷史回顧、發展現狀和創新趨勢，我認為物流機器人導航技術經歷了1.0、2.0、3.0共三個發展階段，未來機器人導航技術將進入4.0發展階段。具體如下：
一、物流機器人導航1.0：路徑跟隨式導航
早期的物流機器人導航主要是電磁導航、磁條導航、磁釘導航、色帶導航等定位導航方式，雖然導航技術也應用電磁感應等感知技術，但起主導作用的是提前布置路徑引導，感知技術主要用于感知與識別鋪設好的路線，物流機器人主要是借助感知技術沿著鋪設好的路徑行駛，我把此類定位導航技術統稱為路徑跟隨式導航。
路徑跟隨式導航的優點是技術成熟、成本與維護費用低、穩定性好、導航精度有保證；最大的也是最致命的缺點就是缺乏柔性，路徑一旦鋪設就難以更改，導航機器人難以實現群體作業，不具備導航智能。
路徑跟隨式導航在一些物流作業簡單的場景具有優勢，目前仍在工業物流領域具有較大應用空間。
此外，路徑跟隨式導航與現代信息技術結合，推出的二維碼導航技術創新，把二維碼作為路徑引導，利用慣性導航做跟隨技術，方便了路徑重新鋪設，可以實現多機器人群體協同作業，也具有一定的柔性，在電子商務物流中得到了廣泛應用。
路徑跟隨式導航與現代通信技術結合，可以實現隨時與中控端的調度系統緊密互動，隨時接收調度系統的各種指令，還可以車輛位置、裝卸貨等信息及時回饋與調度系統，提升了物料搬運管理效能，也是路徑跟隨式導航的創新方向。
二、物流機器人導航2.0：環境感知式導航
激光雷達反射式導航、視覺感知導航、紅外感知導航、室內無線定位技術導航、超聲波導航、慣性導航等技術，主要是采用各類感知技術，利用感知工作環境信息進行定位，引導機器人行駛，我把這類導航技術統稱為環境感知式導航技術。環境感知式導航是為了克服路徑跟隨式導航的缺點基礎上發展起來的技術，也是目前市場上主流的導航技術。
雖然在借助感知技術獲得各類環境信息并精準定位后，機器人還需要利用各種數學模型與算法對所獲得的定位信息與環境信息進行處理，建立環境模型，規劃行駛路徑，但此類機器人的導航技術特征主要體現在狀態感知層面，數據分析主要起到的是輔助作用。
環境感知式導航技術是隨著物聯網技術的發展而快速發展起來的，導航中主要采用的也是移動物聯網各類感知技術，雖然在導航場景還常常需要設置固定的反射板或信號接收器，但一般都不需要鋪設固定的導航線路，因此導航的柔性大大增加了。
在實際應用中，由于不同的感知導航系統各有不同的優缺點，需要根據導航的具體需求，結合工作場景與導航環境，在平衡成本與效率基礎上選擇不同的導航方法。
三、物流機器人導航3.0：SLAM自主式導航
SLAM導航是在感知式導航技術基礎上的發展創新，也是機器人導航技術的里程碑式創新。SLAM導航雖然也都需要借助各類感知技術，但在SLAM導航系統中，起決定性作用的不再是前端的環境信息感知，而是后端的通過對感知信息進行處理進行機器人的同步定位與地圖構建。
SLAM導航完全實現了機器人的自主導航，讓機器人可以從未知環境的未知地點出發，通過同步定位和地圖構建，實現即時的自身精準定位，確定自己姿態，并即時地描繪記錄自身環境樣貌，自主引導自己去向目的地。
SLAM與不同的感知技術手段結合，就有不同的SLAM技術發展路徑和不同的SLAM導航方法，在物流領域移動機器人最常用的是視覺SLAM導航和激光雷達SLAM導航兩種技術路線。
SLAM導航技術是物流機器人導航技術的重大創新，也是目前智能機器人主流的導航技術，這一技術的成熟，讓機器人導航技術發展到了自主導航新階段，實現了物流機器人導航的柔性化、智能化，也讓物流機器人從早期的AGV自動導引車的階段，發展到了自主移動機器人AMR階段。所以我把SLAM自主導航技術稱之為導航技術3.0。
四、物流機器人導航4.0：多模態智能導航
物流機器人技術發展到了自主導航階段后，未來機器人導航技術將走向何方？根據我對物流機器人導航技術的發展路徑分析，沿著機器人導航技術發展路徑研判，我覺得未來物流機器人導航技術將進入智能化導航的新時代，即進入導航技術發展4.0階段。
目前，物流機器人導航技術創新已經呈現出了協同導航的趨勢，利用不同的導航技術協同導航，克服單一導航技術應用的缺陷，實現更好的導航性能；通過融合群體作業機器人中多機器人定位數據，實現相互較正，提高群體機器人協同導航定位的整體精度；
此外，在物流機器人群體作業場景中也可以布置環境信息發射器，可以布置固定的感知裝置，隨之感知工作環境變化情況，給機器人發送信息，實現物流機器人與環境協同的定位與導航技術創新等。
更進一步，物流機器人作業群體與機器人操作調度平臺協同，將大規模機器人集群智能調度算法與機器人導航的路徑規劃相結合，實現智能化協同導航的創新；
但是，我認為組合式的協同導航不是重點，物流機器人導航技術的進一步發展，一定是從組合協同導航向智能融合發展，從單模態智能化向多模態智能化發展。
多模態智能是人工智能技術的重大發展方向，也是讓機器進一步走向具備類似人類智能的重要路徑。
“模態”（Modality）是德國物理學家赫爾姆霍茨提出的一種生物學概念，即生物憑借感知器官與經驗來接收信息的通道，如人類有視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺模態。多模態是指將多種感官進行融合，而多模態交互是指人通過聲音、肢體語言、信息載體（文字、圖片、音頻、視頻）、環境等多個通道與計算機進行交流，充分模擬人與人之間的交互方式。人工智能學科發展與人類智能差距之一就是“多模態信息的智能化理解”，視覺、聲音、符號語言、嗅覺和觸覺等信息，具有無限多樣性。
傳統的人工智能深度學習算法專注于從一個單一的數據源訓練其模型。這種單模態人工智能其結果都被映射到一個單一的數據類型來源。多模態人工智能是計算機視覺和交互式人工智能智模型的最終融合，更接近于人類感知的場景。
雖然多模態人工智能還存在不少技術難點，但在近期已經取得巨大技術突破，世界一些多模態人工智能訓練模型取得重要成果。隨著多模態人工智能問題的解決，就會讓人工智能具有更多落地實施的未來。而物流機器人的導航技術，要想從自主導航走向智能導航，讓機器人以更接近人類甚至超越人類的智能進行導航，突破物流機器人運作效率，就需要借助多模態人工智能技術、群體智能技術、高精度傳感器技術的技術發展，推動機器人定位與導航的創新，突破機器人導航技術目前瓶頸，創造物流機器人導航技術的未來，進入物流機器人導航技術的4.0時代。
我期待著這一天的到來！
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