据估计，到2026年，全球机器人传感器市场的价值将超过40亿美元。人工智能和物联网的集成预计将显著扩大这些传感器的应用范围，特别是在生产活动中。最近的冠状病毒大流行导致人类国家持续封锁和贸易限制，这对机器人传感器的供需模式产生了负面影响。
然而，新兴经济体中智能工厂的增多，很可能为工业机器人带来有利可图的机会。根据《2019年世界机器人报告》(WorldRoboticsReport2019)，预计到2022年，全球将部署近400万台工业机器人。
在产品方面，机器人传感器市场分为力/力矩传感器、触觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、视觉传感器和接近传感器。该研究估计，在预测的时间框架内，由于这些传感器相对于激光距离传感器的经济成本，以及其集成到智能工厂机器人用于传感和预传感的能力，超声波部分可能以11%的复合年增长率增长。
机器人团队经常依靠一个总体规则来收集信息。越多越好。Cai说："我们的假设是，收集更多的信息永远不会有坏处。如果有一定的电池寿命，我们就用它来获得尽可能多的信息。这一目标通常是按顺序执行的--每个机器人各自评估情况并计划其轨迹，一个接一个，形成一个简单明了的程序，当信息是仅存的目标时，它通常运作良好，但当能源效率成为一个因素时，问题就出现了。收集额外信息的好处往往随着时间的推移而减少。例如，如果你已经有99张森林的照片，可能不值得派一个机器人去拍摄第100张照片。"我们要认识到信息和能源之间的权衡，让更多的机器人四处移动并不总是好事。当你考虑到能源成本时，它实际上可能会更糟。"
研究人员开发了一种机器人团队规划算法，优化了能量和信息之间的平衡。该算法的"目标函数"决定了机器人所提出的任务的价值，它考虑到了收集额外信息的收益递减和能源成本的上升。与之前的规划方法不同，它并不只是按顺序给机器人分配任务。"这更像是一种协作努力，机器人自己想出了团队计划"。
Cai的方法称为分布式局部搜索，这是一种通过从团队的整体计划中增加或删除单个机器人的轨迹来提高团队性能的方法。首先，每个机器人独立生成一组它可能追求的潜在轨迹。接下来，每个机器人向团队的其他成员提出其轨迹。然后，该算法接受或拒绝每个人的建议，这取决于它是否增加或减少了团队的目标函数。"我们允许机器人自己计划他们的轨迹，"Cai说。"只有当他们需要提出团队计划时，我们才让他们进行协商。所以，这是一个相当分散的计算。"
分布式本地搜索在计算机模拟中证明了它的威力。研究人员在协调一个由10个机器人组成的模拟团队时，将他们的算法与竞争者的算法进行了对比。虽然分布式本地搜索花费的计算时间略多，但它保证了机器人任务的成功完成，部分原因是它确保了没有团队成员为了最小的信息而陷入浪费的无尽探险中。
俄勒冈州立大学的机器人专家杰夫-霍林格(Geoff Hollinger)表示，这项进展有朝一日可以帮助机器人团队解决能源是有限资源的现实世界的信息收集问题，"这些技术适用于机器人团队需要在传感质量和能源消耗之间进行权衡的地方。这将包括空中监视和海洋监测"。
超声波技术的发展也使几家公司能够推出新的传感器。2019年，Toposens推出了3D超声波传感器，可用于室内机器人实践，如避碰和物体检测。
在应用方面，到2026年，国内行业对机器人传感器市场的需求将以10%的复合年增长率增长。在过去的几年中，我们见证了个人和家庭服务机器人的显著应用，包括吸尘和清洁机器人、教育机器人、玩具机器人以及辅助和老人护理机器人。
目前，制造商正专注于将机器学习、自然语言处理和语音识别等先进功能集成到家用机器人中，这可能会增加对先进机器人传感器的需求。
服务机器人在设计和架构方面正在经历巨大的创新。这些机器人依靠大量的传感器来帮助它们在家庭环境中有效地执行任务。2019年，服务机器人占据了机器人传感器市场超过30%的收入份额，预计到2026年，该领域的复合年增长率将达到10%。
超声波传感器主要用于家庭服务机器人，提供近距离检测和三维测量，帮助他们准确地执行家务任务。2019年，超声波传感器的市场份额超过10%，到2026年，其需求可能以11%的复合年增长率增长。
