同時定位和映射(SLAM)技術是機器人技術的關鍵驅動因素之一，它允許設備在定位環境的同時繪制環境圖。SLAM將使工業領域從自動引導車輛(AGV)過渡到自主移動機器人(AMR)。ABI Research發現到2030年，SLAM支持的商業和工業機器人的安裝基地將超過1500萬。

多年來，工業部門的企業主一直在工廠和倉庫使用AGV，以簡化流程，增加生產，減少庫存計數時間，并與收縮現象作斗爭。現在，AMR由新一代工業機器人組成，它們可以優化工廠的路徑和過程，對意想不到的情況做出反應，并在障礙中導航。為了協調工廠活動，避免AMR、AGV和人之間的碰撞，必須建立一個能夠實時定位每個機器人位置的系統。

在工廠地板上部署機器人將使企業主節省大量人力和保險費用，并提高生產率。為此，智能和易于重新編程的機器人將是必要的。AMR將滿足這一需求，ABI Research預測，到2027年，AMR將占所有商業機器人出貨量的80%。所有AMR都必須具有映射和定位功能，以對工廠內快速變化的環境作出反應，以避免與其他機器和人發生碰撞。因此，大多數工業機器人有望在未來十年擁有SLAM能力。這些機器人的SLAM功能生成的數據也可以集成到一個集中的數字工廠平臺中，供KPI分析。

SLAM依賴于復雜的算法來平穩和準確地工作。此外，各種傳感器在AMR上產生的大量數據需要高效率和低延遲的處理。因此，一些軟件公司，如Intermodalics、Kudan和Accuware，已經確定了開發SLAM算法的市場機會，并與AMR集成商合作部署其軟件解決方案。例如，Intermodalics的Pick-it是一種面向機器人的3D視覺定位解決方案，它允許機器人識別和挑選貨架上的物品。這是倉庫和零售機構的自動識別系統特別有用的工具，具有即插即用的優點，因此不需要深入的技術專長來操作。

“2020年將隨著工業環境的急劇變化而開始。人工智能、物聯網、RTLS和連接技術(如5G)將以復雜的方式相互作用和改進，而且并非機器人價值鏈的所有層次都準備好了。在軟件開發方面還有很多機會有待探索，SLAM是其中的一個重要部，”Zignani總結道。

來源：ABI Research

編譯：南山