智能机器人的发展与研究在世界上取得了巨大的成就。那么，未来智能机器人技术将如何发展呢?日本工业机器人协会预测下一代机器人的发展。提出智能机器人技术在未来的发展方向上，将沿着自主、智能通信、适应性三个方向发展。在这里，我们简单介绍了人工智能技术、操作人员、移动技术、动力源和驱动、仿生机制等。
将人工智能技术应用到机器人上有什么困难?将人工智能技术应用于机器人有哪些困难?一般工业机器人的控制器一般是一个数值计算系统。如果人工智能系统(如专家系统)直接添加到机器人控制器的顶部，就能获得一个非常好的智能控制器?这并不容易。
由于符号处理和数值计算，抽象层次的知识表示和时间尺度之间的巨大差距，直接将这两个系统结合起来，两者之间将会有交流和交互问题。这是组织智能控制系统的难点。这个困难是体现在两个方面:一个是由传感器获得的反馈通常是大量数字信息,象征层很难直接利用这些信息,需要经过压缩,变换,把它变成一个符号表示理解,这通常是一个非常困难且耗时。
信息来自不同位置和不同类型的多个传感器。从不同的角度，采用不同的测量方法获得不同的环境信息。这些信息受到干扰和各种不确定因素的影响，不可避免地存在失真和不完全信息等缺陷。因此，上述处理和转换更加复杂和困难。二是由符号等级形成的命令和动作意图。将其转换为控制级可执行指令(数据)，并进行分解和转换过程，这也很困难和耗时。他们也受到控制行动和环境的不确定因素的影响。
由于这些困难，很难建立一个具有良好的实时性和适应性的系统，将人工智能系统与传统的机器人控制器相结合。为了解决智能机器人系统的问题，研制智能机器人系统，研究人员将面临许多困难，并对一些课题进行长期的研究。
例如:先进的思维活动应该是什么样的机器人系统模仿人工智能方法是传统的符号推理，还是其他方法?不需要环境模型，环境模型需要什么;如何建立环境模型，传统人工智能主要基于对环境模型的先验知识。由于环境和任务的复杂性以及环境的不确定性，这种建模方法面临着挑战，因此基于传感器的建模思想已经出现，这导致了与传感技术相关的一系列新课题。
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问：AGV行进路线上地面凹凸不平是否会产生问题？
答：根据地面条件，地面应和传统磁导向系统使用的地面类似，一般性工厂地坪均可满足。
问：如果偏离路线，ATX智能AGV是否会停止行进？
答：搬送车会在检测到已偏离路线后执行紧急停止，它所能容许的偏离度远远大于传统的AGV，在达到偏离度上限后才会停止。
问：施工和用以调整的试运行需要多长时间？
答：1.客户方实现无反光板激光导航现场不需要任何施工，打破地面磁条与立柱反光板的传统定位模式。 2.具体测试运行时间以客户方现场面积为准。
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