Automaattisen materiaalinkäsittelyn älykkäinä laitteina kuljetusrobotit ovat kehittyneet erilaisiksi tyypeiksi, joista jokaisella on omat ominaisuutensa teknologisen kehityksen ja alan yhä jalostuneiden vaatimusten ansiosta. Erilaisten teknisten periaatteiden, rakenteellisten muotojen ja sovellusskenaarioiden perusteella ne voidaan systemaattisesti luokitella kunkin tyypin sovellettavien rajojen ja suorituskyvyn etujen selventämiseksi, mikä antaa viitteen valinnalle ja sovellukselle.
Liikkuvuuden mukaan luokitellut kuljetusrobotit jaetaan pääasiassa kolmeen luokkaan: pyörät, telaketjut ja jalkaiset. Pyörälliset robotit ovat yleisiä korkean hyötysuhteensa, alhaisen melutasonsa ja voimakkaan maastossa sopeutumiskykynsä vuoksi. Niitä esiintyy yleisesti tasaisissa tehdaspajoissa ja varastoympäristöissä. Erityisen yleisiä ovat kaksois-pyörän erotuspyörän nopeus ja moni{2}}ohjauspyörän käyttö. Tela-alustaiset robotit, joilla on suurempi maakosketuspinta-ala ja esteiden-ylityskyky, sopivat pehmeälle, epätasaiselle tai jyrkälle maastolle, kuten ulkorakentamisen apuvälineille ja erityissäilytysalueille. Jalkaisia robotteja käytetään tällä hetkellä enimmäkseen tieteellisessä tutkimuksessa ja äärimmäisen ympäristön tutkimisessa; niiden biomimeettinen kävely mahdollistaa liikkuvuuden ylläpitämisen monimutkaisissa este- ja portaikkoympäristöissä, mutta niillä on edelleen rajoituksia kantavuuden ja tehokkuuden suhteen, ja niiden kaupallinen sovellus on vielä laajennusvaiheessa.
Navigointi- ja paikannustekniikan perusteella robotit voidaan luokitella magneettiraita---, QR-koodi---, laser--- ja näkö-ohjattuihin tyyppeihin. Magneettiraita- ja QR-koodi{5}}ohjatut robotit perustuvat ennalta määritettyihin polkumerkitsijöihin, jotka tarjoavat alhaiset käyttöönottokustannukset, vakaan sijainnin ja soveltuvat erittäin rakenteellisiin ympäristöihin. Laser-ohjatut robotit käyttävät LiDAR:ia karttojen rakentamiseen ja paikantamiseen reaaliajassa tarjoten joustavia ja säädettäviä polkuja, ja niitä käytetään laajalti dynaamisesti muuttuvissa varastoissa ja tuotantopajoissa. Näkö{10}}ohjatut robotit käyttävät kameroita ja kuvankäsittelyalgoritmeja ympäristöominaisuuksien tunnistamiseen, ovat jonkin verran riippuvaisia valaistusolosuhteista, mutta ovat erittäin mukautuvia merkitsemättömiin ympäristöihin. Monen-sensorin fuusionavigaatiosta on tulossa trendi, ja se yhdistää eri tekniikoiden edut parantaakseen kestävyyttä.
Toiminnallisen sovelluksen perusteella robotit luokitellaan pääasiassa käsittely-, veto- ja hybridityyppeihin. Käsittelyrobotit kuljettavat suoraan tavaroita, ja ne voidaan varustaa kiinteillä lavoilla, rullakuljettimilla tai nostolavoilla pisteestä-to-pisteeseen lastaamisen, purkamisen ja kuljetuksen suorittamiseksi. Vetorobotit käyttävät koukkuja tai kuormalavoja moniosaisten materiaalikärryjen vetämiseen, jotka soveltuvat kokoonpanolinjan materiaalitoimituksiin pitkän matkan-eränä. Hybridirobotit yhdistävät käsittelyn yksinkertaisiin prosessointi- tai tarkastustoimintoihin, jotka suorittavat toimintoja, kuten lajittelua ja etiketöintiä siirron aikana, mikä parantaa toiminnan jatkuvuutta.
Kuljetusrobotit voidaan luokitella toimintaympäristönsä perusteella sisä-, ulko- ja erikoisympäristötyypeihin. Sisärobotit asettavat etusijalle paikannustarkkuuden ja alhaisen-melutason, ja niissä on usein pölytiivis ja antistaattinen rakenne. Ulkorobotit korostavat vedenpitävyyttä, korroosionkestävyyttä ja laajaa-lämpötilaa, jotka sopivat käytettäväksi teollisuuspuistoissa, satamissa ja avo{5}}ilmavarastopihoissa. Erikoisympäristörobotit on suunniteltu erityisesti olosuhteisiin, kuten räjähdyssuojattuihin, steriileihin ympäristöihin, korkeisiin ja matalisiin lämpötiloihin tai voimakkaaseen säteilyyn, ja ne palvelevat kemian-, lääke- ja ilmailuteollisuuden kaltaisia toimialoja.
Kohtuullinen luokittelu auttaa selventämään kuljetusrobottien teknisten lähestymistapojen, suorituskykyominaisuuksien ja sovellusalueiden eroja. Tekoälyn ja tunnistusteknologioiden integroinnin syvenemisen myötä kategorioiden väliset rajat hämärtyvät. Monitoiminen integraatio ja skenaarioiden räätälöinti nousevat tulevaisuuden kehityksen pääteemoiksi tarjoamalla tehokkaampia ja joustavampia automatisoituja logistiikkaratkaisuja eri toimialoille.
