送餐机器人配备了芯片、控制器、减速器、驱动装置等核心硬件，具备了包括自动送餐、自主充电、自主导航、自主避障等功能，集合了移动机器人、多传感器信息融合与导航和多模态人机交换等技术。根据不同移动方式可分为有轨送餐机器人和无轨送餐机器人，其中有轨送餐机器人具有固定轨道，不能随意移送机器人，利用磁导航技术和RFID定位技术实现机器人固定位置的送餐；无轨机器人是指没有固定轨道，能够随意移动的机器人，利用UWB技术以及全自主导航定位技术实现机器人的全方位移动。
图：有轨送餐机器人
送餐机器人能够代替或部分代替餐厅服务员服务顾客，不仅能提升配餐效率，还能减少人力成本，在后疫情时代具备巨大的发展潜力，对提升品牌形象有着积极的影响。但在送餐机器人推广过程中也出现了一些技术瓶颈，一定程度上阻碍了其
应用场景的拓展，包括在送餐过程中循迹路径偏差、人机交互功能不够智能化等问题，其中有以下两个较为普遍的问题：
循迹过程中路径稳定性送餐机器人行进过程是依赖循迹系统进行导航的，通过循迹系统送餐机器人可实现自主向目标位置行走，在众多的循迹技术中，通常选用磁导航技术，由于磁检测传感器受硬件性能、循迹模块算法、驱动系统反应速度等制约，导致送餐机器人延地词条循迹的过程通常会出现偏差，修正位置偏差的时间决定了送餐机器人行走的平稳性，如果时间过长会导致行进过程左右晃动，当机器人以较高的速度行进时，也可能出现不必要的减速，使得行进实际路线与预定轨迹有较大偏差。
障碍物识别可靠性由于送餐机器人的行进路线一般为预设路线，在预先设定中已经规避了餐厅中的桌椅和墙壁等固定障碍物，送餐机器人主要需要识别的障碍物为用餐的顾客、行李等可移动障碍物，这些障碍物具有位置不固定、形状各异、材质种类繁多等特点，因为涉及顾客人身安全等问题，所以能准确识别这些障碍物尤为重要。通常障碍物的识别技术包括红外线传感技术和超声波传感技术，前者无法识别半透明物体，对颜色接近黑色的物体检测效果不佳；后者不受物体颜色限制，但存在响应速度慢等缺点。为了确保障碍物检测高效、可靠，可采取红外传感器和超声波传感器结合的融合避障技术，使送餐机器人能够对突发情况快速做出反应，及时发送信号到主控制模块，由主控制模块采取减速或停止等措施。
疫情重塑了人们的消费习惯，从点餐结算环节使用手机线上点餐、团餐收银机、无人自助点餐机，到外卖配送环节的无接触送餐和智能餐饮配送机器人，到处可以看到餐饮智能硬件的身影，随着科技的不断进步，送餐机器人的运用将逐渐迎来高潮，相信未来送餐机器人的发展前景也一定会更加光明。
