机器人技术的应用于和研究显露出从工业领域较慢向其他领域伸延拓展。而传统工业领域对作业性能提高的市场需求、其他领域的新市场需求,很大增进了机器人理论与技术的更进一步发展。　　在工业领域,工业机器人的应用于已仍然仅限于非常简单的动作反复。

对于简单作业市场需求,工业机器人的智能化、群体协商作业沦为解决问题的关键;对于高速度、高精度、轻载荷的作业,工业机器人的动力学、运动学标定、力掌控还有待深入研究;而机器人和操作员在重合的工作空间合作作业问题,则对机器人结构设计、感官、掌控等研究明确提出了保证人机协同作业安全性的新拒绝。　　在工业领域以外,机器人在医疗服务、野外勘测、深空深海观测、家庭服务和智能交通等领域都有普遍的应用于前景。在这些领域,机器人必须在动态、不得而知、非结构化的简单环境已完成有所不同类型的作业任务,这就对机器人的环境适应性、环境感官、自律掌控、嵌入式明确提出了更高的拒绝。

　　(1)环境适应性：　　机器人的工作环境可以是室内、室外、火山、深海、太空,乃至地外星球,其简单的地面或地形、有所不同的气压变化、极大的温度变化、有所不同的电离辐射、有所不同的重力条件造成机器人的机构设计和掌控方法必需展开针对性、适应性的设计。通过仿生手段研究具备飞行中、跳跃、冲刺、乌龟、游动等有所不同运动能力的、适应环境有所不同环境条件的机器人机构和掌控方法对于提升机器人的环境适应性具备最重要的理论价值。　　(2)环境感官：　　面临动态变化、不得而知、简单的外部环境,机器人对环境的精确感官是展开决策和掌控的基础。

感官信息的融合、环境建模、环境解读、自学机制是环境感官研究的最重要内容。　　(3)自律掌控：　　面临动态变化的外部环境,机器人必需依据既定作业任务和环境感官结果利用内辟算法展开规划、决策和掌控,以超过最终目标。

在无人介入或大延时无法人为介入的情况下,自律掌控可以保证机器人回避危险性、已完成既定任务。　　(4)嵌入式：　　嵌入式对于提高机器人作业能力、符合简单的作业任务市场需求具备最重要起到。动态作业环境的三维建模,声觉、视觉、力觉、触觉等多种嵌入式的构建方式、嵌入式中的安全控制等都是嵌入式中的最重要研究内容。

针对上述问题的研究,通过与仿生学、神经科学、脑科学,以及互联网技术的融合,有可能将加快机器人理论、方法和技术研究工作的进展。机器人技术与仿生学的融合,不仅可以增进低适应性的机器人结构设计方法的研究,对于机器人的感官、掌控与决策方法的研究也需要获取有力的反对。　　机器人学与神经科学、脑科学的融合,将使得人机器人间的应用于模块更为便利,通过神经信号掌控智能假肢、外骨骼机器人或远程遥操纵机器人系统,利用生物细胞来提高机器人的智能,为机器人研究获取了新的思路。

机器人学与互联网技术的融合,使机器人可以通过互联网提供海量的科学知识,基于云计算、智能空间等技术辅助机器人的感官和决策,将很大提高机器人的系统性能。