Farsíma vélmenni þurfa aðallega að leysa vandamál staðsetningar, áætlanagerðar, eftirlits osfrv. Sem stendur eru helstu rannsóknarsviðin umhverfisvitund og líkangerð, staðsetning og siglingar, umhverfisskilningur, samhæfing margra vélmenna osfrv. Í framtíðinni munu farsímavélmenni þróast í átt að eftirfarandi straumum:
„Náttúruleg siglingar plús óháð leiðaskipulagning“ er orðin meginstraumurinn
Þróun hreyfanlegra vélmenna hefur farið í gegnum mismunandi stig af lagbundinni stillingu (eins og spóludráttarstillingu), leiðarstillingu (eins og QR kóða) og leiðarlausri stillingu (eins og SLAM, rauntíma staðsetningu og kortagerð). SLAM tækni getur gert vélmenni kleift að ná staðsetningu og siglingum án leiðarljósa. Það er auðvelt í notkun, sveigjanlegt og hentar betur fyrir forrit í flóknu rekstrarumhverfi og viðskiptasviðum sem breytast oft. Þess vegna er það studd af fleiri og fleiri viðskiptavinum og er að verða almenn stefna í greininni.
Iðnaðarþróun sýnir að þróun leiðsögutækni gerir það að verkum að búnaðurinn færist smám saman úr „bíl“ í „vélmenni“. Með þróun nýrrar tækni hefur AGV orðið meira og meira sjálfstætt og greindarlegt og þróun AMR hefur aukið beitingu iðnaðarins.
Á þessu stigi er enginn leiðsöguhamur sem getur „sigrað heiminn“. Aðeins er hægt að velja heppilegasta leiðsöguhaminn í samræmi við eiginleika forritsins. Mismunandi forrit hafa mismunandi kröfur um siglingar. Meðal alls kyns leiðsöguaðferða eru þær vinsælustu leysir, sjón og aðrar náttúrulegar leiðsöguaðferðir sem ekki treysta á gervi umhverfi.
Fjölbreytileiki forrita ákvarðar fjölbreytni tækniþróunarstefnunnar. Staðlar til að mæla kosti og galla tækninnar eru mismunandi eftir mismunandi notkunarþörfum. Það er erfitt að nota sameinaðan staðal til að mæla mismunandi tækni.
Djúpnám verður mikið notað til að auka skilning vélmennisins á umhverfinu í kring
Notkun dýptarnámstækni í gervigreind í tölvusjón felur aðallega í sér greiningu á hlutum, greiningu og rakningu hluta, merkingargreiningu, skiptingu tilvika o.s.frv. Merkingartækni SLAM getur sameinað hlutgreiningu með sjónrænu SLAM, kynnt merki upplýsingar í hagræðingarferlinu, byggt kort með hlutamerki, og átta sig á skilningi vélmennisins á innihaldi umhverfisins í kring.
Hefðbundin 2D hindrunargreining hefur margar takmarkanir. Merkingarskipting gervigreindar getur á skilvirkari hátt dæmt aðstæður fólks eða hindrana, bætt skilvirkni krókaleiða og vélmennakerfi getur bætt skilvirkni umsóknarinnar og greindarstigið.
Hraðari samþætting nýrrar tækni og vélmennatækni mun stuðla enn frekar að uppfærslu á vörum. Sjálfræði farsíma vélmenni felst aðallega í þremur þáttum: "ríkisvitund", "rauntíma ákvarðanatöku" og "nákvæm framkvæmd". Internet of Things, gervigreind, 5G og önnur ný kynslóð upplýsingatækni eru sameinuð vélmennatækni til að gera skilvirka samskipti tækja kleift, frjálsara flæði gagna og hámarka skilvirkni vélbúnaðarstjórnar með reikniritum.