機器人技術的應用和研究顯現出從工業領域快速向其他領域延伸擴展。而傳統工業領域對作業性能提升的需求、其他領域的新需求,極大促進了機器人理論與技術的進一步發展。

　　在工業領域,工業機器人的應用已不再僅限于簡單的動作重復。對于復雜作業需求,工業機器人的智能化、群體協調作業成為解決問題的關鍵;對于高速度、高精度、重載荷的作業,工業機器人的動力學、運動學標定、力控制還有待深入研究;而機器人和操作員在重疊的工作空間合作作業問題,則對機器人結構設計、感知、控制等研究提出了確保人機協同作業安全的新要求。

　　在工業領域以外,機器人在醫療服務、野外勘測、深空深海探測、家庭服務和智能交通等領域都有廣泛的應用前景。在這些領域,機器人需要在動態、未知、非結構化的復雜環境完成不同類型的作業任務,這就對機器人的環境適應性、環境感知、自主控制、人機交互提出了更高的要求。

　　(1)環境適應性：

　　機器人的工作環境可以是室內、室外、火山、深海、太空,乃至地外星球,其復雜的地面或地形、不同的氣壓變化、巨大的溫度變化、不同的輻照、不同的重力條件導致機器人的機構設計和控制方法必須進行針對性、適應性的設計。通過仿生手段研究具有飛行、奔跑、跳躍、爬行、游動等不同運動能力的、適應不同環境條件的機器人機構和控制方法對于提高機器人的環境適應性具有重要的理論價值。

　　(2)環境感知：

　　面對動態變化、未知、復雜的外部環境,機器人對環境的準確感知是進行決策和控制的基礎。感知信息的融合、環境建模、環境理解、學習機制是環境感知研究的重要內容。

　　(3)自主控制：

　　面對動態變化的外部環境,機器人必須依據既定作業任務和環境感知結果利用內建算法進行規劃、決策和控制,以達到最終目標。在無人干預或大延時無法人為干預的情況下,自主控制可以確保機器人規避危險、完成既定任務。

　　(4)人機交互：

　　人機交互對于提升機器人作業能力、滿足復雜的作業任務需求具有重要作用。實時作業環境的三維建模,聲覺、視覺、力覺、觸覺等多種人機交互的實現方式、人機交互中的安全控制等都是人機交互中的重要研究內容。針對上述問題的研究,通過與仿生學、神經科學、腦科學,以及互聯網技術的結合,可能將加速機器人理論、方法和技術研究工作的進展。機器人技術與仿生學的結合,不僅可以促進高適應性的機器人結構設計方法的研究,對于機器人的感知、控制與決策方法的研究也能夠提供有力的支持。

　　機器人學與神經科學、腦科學的結合,將使得人–機器人間的應用接口更加方便,通過神經信號控制智能假肢、外骨骼機器人或遠程遙操控機器人系統,利用生物細胞來提升機器人的智能,為機器人研究提供了新的思路。機器人學與互聯網技術的結合,使機器人可以通過互聯網獲取海量的知識,基于云計算、智能空間等技術輔助機器人的感知和決策,將極大提升機器人的系統性能。