机器人技术的应用和研究已经从工业领域迅速扩展到其他领域。然而，传统工业领域对工作绩效改进的需求和其他领域的新需求极大地推动了机器人理论和技术的进一步发展。
在工业领域，工业机器人的应用不再局限于简单的动作重复。对于复杂的作业需求，智能工业机器人和群体协调作业成为解决问题的关键；对于高速、高精度、重载作业，工业机器人的动力学、运动学标定和力控制需要进一步研究，但机器人与操作者在重叠工作空间的协作问题，对机器人结构设计、感知和控制的研究提出了新的要求，以保证人机协作的安全性。
在工业领域之外，机器人在医疗服务、野外调查、深空和深海探测、家庭服务和智能交通等领域有着广阔的应用前景。在这些领域，机器人需要在动态、未知、非结构化的复杂环境中完成不同类型的任务，这就对机器人的环境适应性、环境感知、自主控制和人机交互提出了更高的要求。
(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，甚至是地外星球。其复杂的地面或地形、不同的气压变化、巨大的温度变化、不同的辐射和不同的重力条件使得机器人的机构设计和控制方法必须具有针对性和适应性。研究飞行、跑步、跳跃、爬行、游泳等不同运动能力的机器人机构和控制方法，对于提高机器人的环境适应性具有重要的理论价值。
(2)环境感知。面对动态、未知、复杂的外部环境，机器人对环境的准确感知是决策和控制的基础。感知信息的融合、环境建模、环境理解和学习机制是环境感知研究的重要内容。
(3)自主控制。面对动态的外部环境，机器人必须根据给定的任务和环境感知结果，利用内置算法进行规划、决策和控制，从而达到最终目标。自主控制可以保证机器人在无人干预或长时间延迟无法人为干预的情况下，避免危险，完成设定的任务。
(4)人机交互。人机交互在提高机器人的工作能力和满足复杂任务的需求方面发挥着重要作用。实时工作环境的三维建模，声音感知、视觉、力感知、触觉等人机交互的实现方法，以及人机交互中的安全控制，都是人机交互中重要的研究内容。对上述问题的研究，结合仿生学、神经科学、脑科学和互联网技术，可能会加快机器人理论、方法和技术研究的进展。机器人技术与仿生学的结合不仅可以促进适应性强的机器人结构设计方法的研究，还可以为机器人感知、控制和决策方法的研究提供有力的支持。
机器人学、神经科学、脑科学的结合，将使人与机器人之间的应用界面更加便捷。智能假肢、外骨骼机器人或遥控机器人系统由神经信号控制，利用生物细胞增强机器人的智能，为机器人研究提供了新的思路。机器人技术和互联网技术的结合，使得机器人能够通过互联网获取海量的知识。基于云计算和智能空间等技术辅助机器人感知和决策，将大大提高机器人的系统性能。更多机器人信息，请关注仙记网工业自动化机器人频道：
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