रोबोटिक्स

रोबोटिक्स कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग की एक अंतःविषय शाखा है। रोबोटिक्स में डिजाइन, निर्माण, संचालन और रोबोट का उपयोग शामिल है। रोबोटिक्स का लक्ष्य उन मशीनों को डिजाइन करना है जो मनुष्यों की मदद कर सकती हैं। रोबोटिक्स मैकेनिकल इंजीनियरिंग, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, सूचना इंजीनियरिंग, मेक्ट्रोनिक्स, इलेक्ट्रॉनिक्स, जैव इंजीनियरिंग, कंप्यूटर इंजीनियरिंग, नियंत्रण इंजीनियरिंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, गणित आदि के क्षेत्रों को एकीकृत करता है।

रोबोटिक्स ऐसी मशीनें विकसित करता है जो मनुष्यों की जगह ले सकती हैं और मानवीय कार्यों को दोहरा सकती हैं। कई उद्देश्यों के लिए कई स्थितियों में रोबोट का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन आज कई खतरनाक वातावरण में उपयोग किए जाते हैं ( जिसमें रेडियोधर्मी सामग्री का निरीक्षण, बम का पता लगाना और निष्क्रियता ), विनिर्माण प्रक्रिया, या जहां मानव जीवित नहीं रह सकता है (जैसे कि) अंतरिक्ष में, पानी के नीचे, उच्च गर्मी में, और खतरनाक सामग्री और विकिरण की सफाई और नियंत्रण। रोबोट कोई भी रूप ले सकते हैं, लेकिन कुछ दिखने में मनुष्यों के समान होते हैं। यह दावा किया जाता है कि यह कुछ प्रतिकृत व्यवहार में रोबोट की स्वीकृति में मदद करता है जो आम तौर पर लोगों द्वारा किए जाते हैं। इस तरह के रोबोट चलने, उठाने, बोलने, बोध या किसी अन्य मानव गतिविधि को दोहराने का प्रयास करते हैं। आज के कई रोबोट प्रकृति से प्रेरित हैं, जो जैव-प्रेरित रोबोटिक्स के क्षेत्र में योगदान देते हैं।

कुछ रोबोट को संचालन के लिए उपयोगकर्ता इनपुट की आवश्यकता होती है जबकि अन्य रोबोट स्वचालित रूप से काम करते हैं। स्वचालित रूप से संचालित रोबोट बनाने की अवधारणा शास्त्रीय समय से पहले की है, लेकिन 20 वीं शताब्दी तक रोबोट की कार्यात्मकता और संभावित उपयोग में अनुसंधान पर्याप्त रूप से नहीं बढ़ पाया। इतिहास भर में, यह अक्सर विभिन्न विद्वानों, आविष्कारकों, इंजीनियरों, और तकनीशियनों द्वारा माना जाता है कि रोबोट एक दिन मानव व्यवहार की नकल करने और मानव जैसे तरीके से कार्यों का प्रबंधन करने में सक्षम होंगे। आज, रोबोटिक्स एक तेजी से बढ़ता क्षेत्र है, क्योंकि तकनीकी प्रगति जारी है, अनुसंधान, डिजाइनिंग और नए रोबोट का निर्माण विभिन्न व्यावहारिक उद्देश्यों को पूरा करता है, चाहे वह घरेलू हो, व्यावसायिक रूप से हो या सैन्य रूप से। कई रोबोट ऐसे काम करने के लिए बनाए जाते हैं जो लोगों के लिए खतरनाक होते हैं, जैसे बमों को निष्क्रिय करना, अस्थिर खंडहरों में बचे लोगों को खोजना और खानों और जहाजों की खोज करना। रोबोटिक्स का इस्तेमाल स्टेम (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित) में भी किया जाता है।

व्युत्पत्ति
रोबोटिक्स शब्द की उत्पत्ति रोबोट शब्द से हुई थी जिसे चेक लेखक करेल कोसापेक ने अपने नाटक R.U.R. में पेश किया था। (रोसम के यूनिवर्सल रोबोट), जो 1920 में प्रकाशित हुआ था। रोबोट शब्द स्लाव शब्द रॉबोटा से आता है जिसका अर्थ है काम / नौकरी। यह नाटक एक कारखाने में शुरू होता है, जो कृत्रिम लोगों को रोबोट कहता है, ऐसे प्राणी जिन्हें मानव समझ में लाया जा सकता है, जो एंड्रोइड के आधुनिक विचारों के समान हैं। कारेल कोकापेक ने खुद इस शब्द का सिक्का नहीं लिया था। उन्होंने ऑक्सफोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी में एक व्युत्पत्ति विज्ञान के संदर्भ में एक संक्षिप्त पत्र लिखा जिसमें उन्होंने अपने भाई जोसेफ कोसापेक को वास्तविक निर्माता के रूप में नामित किया।

ऑक्सफोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी के अनुसार रोबोटिक्स शब्द का इस्तेमाल सबसे पहले आइजैक असिमोव ने अपने साइंस फिक्शन लघु कहानी में किया था। मई 1941 में आश्चर्यजनक विज्ञान कथा में प्रकाशित। असिमोव को इस बात की जानकारी नहीं थी कि वह इस शब्द का निर्माण कर रहे हैं, क्योंकि इलेक्ट्रिकल उपकरणों का विज्ञान और प्रौद्योगिकी इलेक्ट्रॉनिक्स है, इसलिए उन्होंने रोबोटिक्स को रोबोट के विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए पहले से ही संदर्भित माना। असिमोव के कुछ अन्य कार्यों में, उन्होंने कहा कि रोबोटिक्स शब्द का पहला उपयोग उनकी लघु कहानी रनअराउंड (आउंडिंग साइंस फिक्शन, मार्च 1942) में किया गया था, जहां उन्होंने रोबोटिक्स के तीन कानूनों की अपनी अवधारणा पेश की। हालांकि, लियर का मूल प्रकाशन! दस महीने तक तक "रनअराउंड" की भविष्यवाणी करता है, इसलिए पूर्व को आम तौर पर शब्द की उत्पत्ति के रूप में उद्धृत किया जाता है।

इतिहास
1948 में, नॉर्बर्ट वेनर ने व्यावहारिक रोबोटिक्स के आधार साइबरनेटिक्स के सिद्धांतों को तैयार किया।

पूरी तरह से स्वायत्त रोबोट केवल 20 वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में दिखाई दिए। पहला डिजिटल रूप से संचालित और प्रोग्रामेबल रोबोट, अनिमेट, 1961 में एक डाई कास्टिंग मशीन से धातु के गर्म टुकड़े उठाने और उन्हें ढेर करने के लिए स्थापित किया गया था। आज व्यावसायिक और औद्योगिक रोबोट व्यापक रूप से काम करते हैं और मनुष्यों की तुलना में अधिक सस्ती, अधिक सटीक और अधिक भरोसेमंद ढंग से काम करते हैं। वे कुछ ऐसे कामों में भी काम करते हैं जो बहुत गंदे, खतरनाक या सुस्त होते हैं, जो मनुष्यों के लिए उपयुक्त होते हैं । रोबोट का व्यापक रूप से विनिर्माण, असेंबली, पैकिंग और पैकेजिंग, खनन, परिवहन, पृथ्वी और अंतरिक्ष अन्वेषण, सर्जरी, हथियार, प्रयोगशाला अनुसंधान, सुरक्षा और उपभोक्ता और औद्योगिक वस्तुओं के बड़े पैमाने पर उत्पादन में उपयोग किया जाता है।

रोबोटिक पहलू
कई प्रकार के रोबोट हैं; इनका प्रयोग अनेक भिन्न वातावरणों में तथा अनेक भिन्न उपयोगों में किया जाता है। हालांकि अनुप्रयोग और रूप में बहुत विविध होने के बावजूद, जब उनके निर्माण की बात आती है तो वे सभी तीन बुनियादी समानताएं साझा करते हैं:
 * 1) रोबोट में किसी विशेष कार्य को प्राप्त करने के लिए किसी प्रकार का यांत्रिक निर्माण, एक फ्रेम, रूप या आकार होता है। उदाहरण के लिए, एक रोबोट जो भारी गंदगी या मिट्टी में यात्रा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इल्ली पटरियों का उपयोग कर सकता है। यांत्रिक पहलू ज्यादातर निर्धारित कार्य को पूरा करने और इसके आसपास के वातावरण की भौतिकी से निपटने के लिए निर्माता का समाधान है। फॉर्म कार्य का अनुसरण करता है।
 * 2) रोबोट में विद्युत घटक होते हैं जो मशीनरी को शक्ति और नियंत्रण प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, कैटरपिलर पटरियों के साथ रोबोट को ट्रैकर ट्रेड्स को चलाने के लिए किसी प्रकार की शक्ति की आवश्यकता होगी। वह बिजली बिजली के रूप में आती है, जिसे तार के माध्यम से जाना होगा और एक बैटरी, एक बुनियादी विद्युत सर्किट से उत्पन्न होता है। यहां तक कि पेट्रोल से चलने वाली मशीनों को भी मुख्य रूप से पेट्रोल से बिजली मिलती है, फिर भी दहन प्रक्रिया शुरू करने के लिए एक इलेक्ट्रिक करंट की आवश्यकता होती है। रोबोट के विद्युत पहलू का उपयोग गति ( मोटर्स के माध्यम से), सेंसिंग (जहां विद्युत संकेतों का उपयोग गर्मी, ध्वनि, स्थिति और ऊर्जा स्थिति जैसी चीजों को मापने के लिए किया जाता है) और संचालन (मूल संचालन को सक्रिय करने और प्रदर्शन करने के लिए अपने मोटर्स और सेंसर को आपूर्ति की कुछ स्तर की विद्युत ऊर्जा की आवश्यकता) के लिए किया जाता है।
 * 3) सभी रोबोटों में कुछ स्तर के कंप्यूटर प्रोग्रामिंग कोड होते हैं। एक प्रोग्राम यह है कि रोबोट कैसे तय करता है कि कब या कैसे कुछ करना है। कैटरपिलर ट्रैक उदाहरण में, एक रोबोट जिसे एक मैला सड़क पर जाने की आवश्यकता होती है, उसके पास सही यांत्रिक निर्माण हो सकता है और उसकी बैटरी से सही मात्रा में बिजली प्राप्त हो सकती है, लेकिन बिना किसी प्रोग्राम के इसे स्थानांतरित करने के लिए कहे बिना कहीं भी नहीं जाएगा। कार्यक्रम रोबोट का मूल सार हैं, इसमें उत्कृष्ट यांत्रिक और विद्युत निर्माण हो सकता है, लेकिन यदि इसका कार्यक्रम खराब तरीके से बनाया गया है तो इसका प्रदर्शन बहुत खराब होगा (या यह बिल्कुल भी प्रदर्शन नहीं कर सकता है)। रोबोटिक प्रोग्राम तीन अलग-अलग प्रकार के होते हैं: रिमोट कंट्रोल, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और हाइब्रिड। रिमोट कंट्रोल प्रोग्रामिंग वाले रोबोट में पहले से मौजूद आदेशों का एक सेट होता है जो केवल तभी निष्पादित करेगा जब उसे नियंत्रण स्रोत से सिग्नल प्राप्त होगा, आमतौर पर रिमोट कंट्रोल वाला इंसान। मुख्य रूप से मानव आदेशों द्वारा नियंत्रित उपकरणों को रोबोटिक्स के बजाय स्वचालन के अनुशासन में गिरने के रूप में देखना शायद अधिक उपयुक्त है। कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने वाले रोबोट बिना किसी नियंत्रण स्रोत के अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करते हैं, और अपने पहले से मौजूद प्रोग्रामिंग का उपयोग करके वस्तुओं और समस्याओं के प्रति प्रतिक्रिया निर्धारित कर सकते हैं। हाइब्रिड प्रोग्रामिंग का एक रूप है जो एआई और आरसी दोनों कार्यों को शामिल करता है।

अनुप्रयोग
चूंकि अधिक से अधिक रोबोट विशिष्ट कार्यों के लिए डिजाइन किए गए हैं, इसलिए वर्गीकरण की यह विधि अधिक प्रासंगिक हो जाती है। उदाहरण के लिए, कई रोबोट असेंबली काम के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो अन्य अनुप्रयोगों के लिए आसानी से अनुकूल नहीं हो सकते हैं। इन्हें रोबोट कहा जाता है। सीम वेल्डिंग के लिए, कुछ आपूर्तिकर्ताओं को रोबोट अर्थात वेल्डिंग उपकरण और अन्य सामग्री हैंडलिंग सुविधाओं जैसे टर्नटेबल, आदि के साथ। एक एकीकृत इकाई के रूप में। इस तरह की एक एकीकृत रोबोटिक प्रणाली को वील्डिंग रोबोट कहा जाता है, हालांकि इसके असतत रूप से मैनिपुलेटर यूनिट को विभिन्न कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। कुछ रोबोट विशेष रूप से भारी भार हेरफेर के लिए डिजाइन किए गए हैं, और उन्हें 'हैवी ड्यूटी रोबोट' के रूप में लेबल किया गया है।

वर्तमान और संभावित अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
 * सैन्य रोबोट।
 * औद्योगिक रोबोट। विनिर्माण में (1960 के दशक से) रोबोटों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। रोबोटिक इंडस्ट्रीज एसोसिएशन यूएस के आंकड़ों के अनुसार, 2016 में ऑटोमोटिव उद्योग कुल बिक्री का 52% के साथ औद्योगिक रोबोट का मुख्य ग्राहक था। ऑटो उद्योग में, वे प्रयोगशाला के आधे से अधिक के लिए राशि दे सकते हैं। यहां तक ​​​​कि "लाइट ऑफ" कारखाने भी हैं जैसे कि टेक्सास में एक आईबीएम कीबोर्ड निर्माण कारखाना जो 2003 की शुरुआत में पूरी तरह से स्वचालित था।
 * कोबोट्स (सहयोगी रोबोट)।
 * निर्माण रोबोट। निर्माण रोबोट को तीन प्रकारों में अलग किया जा सकता है: पारंपरिक रोबोट, रोबोटिक आर्म और रोबोटिक एक्सोस्केलेटन।
 * कृषि रोबोट (एग्रोबोट्स)। कृषि में रोबोट का उपयोग एआई-सहायक परिशुद्ध कृषि और ड्रोन उपयोग की अवधारणा से जुड़ा हुआ है। १९९६ - १९८९ के शोध ने यह भी साबित किया कि रोबोट एक हेरिंग कार्य कर सकते हैं।
 * विभिन्न प्रकार के मेडिकल रोबोट (जैसे दा विंची सर्जिकल सिस्टम और होस्पी)।
 * रसोई स्वचालन। किचन ऑटोमेशन के व्यावसायिक उदाहरण फ़्लिपी (बर्गर), ज़ुम पिज्जा (पिज्जा), कैफे एक्स (कॉफी), मकर शकर (कॉकटेल), रोबोट (फ्रोजन दही) और सैली (सलाद) हैं। घर के उदाहरण रोटिमेटिक (फ्लैटब्रेड्स बेकिंग) और बोरिस (डिशवॉशर लोडिंग) हैं।
 * रोबोट खेल- शौक या खेल प्रतियोगिता के लिए मुकाबला करते हैं जहां दो या अधिक रोबोट एक दूसरे को अक्षम करने के लिए एक अखाड़े में लड़ते हैं। यह 1990 के दशक में एक शौक से दुनिया भर में कई टीवी सीरीज तक विकसित हुआ है।
 * दूषित क्षेत्रों, जैसे जहरीले कचरे या परमाणु सुविधाओं की सफाई।
 * घरेलू रोबोट।
 * नैनोरोबोट्स।
 * झुंड रोबोटिक्स।
 * स्वायत्त ड्रोन।
 * स्पोर्ट्स फील्ड लाइन मार्किंग।
 * शैक्षिक रोबोटिक्स। लेगो® माइंडस्टॉर्म्स जैसे रोबोट और ozobots का उपयोग कोडिंग, गणित और रचनात्मक कौशल सिखाने के लिए किया जाता है।

पावर स्रोत
वर्तमान में, ज्यादातर (लीड-एसीआईडी) बैटरी का उपयोग बिजली के स्रोत के रूप में किया जाता है। कई तरह की बैटरी का उपयोग रोबोट के लिए एक शक्ति स्रोत के रूप में किया जा सकता है। वे लेड-एसिड बैटरी से रेंज करते हैं, जो सुरक्षित हैं और अपेक्षाकृत लंबे समय तक जीवित रहते हैं, लेकिन चांदी-कैडमियम बैटरी की तुलना में बहुत भारी हैं जो मात्रा में बहुत छोटे हैं और वर्तमान में बहुत अधिक महंगे हैं। बैटरी से चलने वाले रोबोट को डिजाइन करने के लिए सुरक्षा, साइकिल जीवनकाल और वजन जैसे कारकों को ध्यान में रखना होगा। जेनरेटर, अक्सर कुछ प्रकार के आंतरिक दहन इंजन का उपयोग भी किया जा सकता है। हालांकि, इस तरह के डिजाइन अक्सर यांत्रिक रूप से जटिल होते हैं और उन्हें ईंधन की आवश्यकता होती है, गर्मी के अपव्यय की आवश्यकता होती है और अपेक्षाकृत भारी होते हैं। रोबोट को बिजली की आपूर्ति से जोड़ने वाला तार रोबोट से बिजली की आपूर्ति पूरी तरह से हटा देगा। इससे अन्य स्थानों पर सभी बिजली उत्पादन और भंडारण घटकों को स्थानांतरित करके वजन और स्थान की बचत होती है।हालांकि, इस डिजाइन में रोबोट से लगातार एक केबल जुड़ा रहने की खामी है, जिसे प्रबंधित करना मुश्किल हो सकता है। संभावित शक्ति स्रोत हो सकते हैं:
 * वायवीय (संपीड़ित गैसें)
 * सौर ऊर्जा (सूर्य की ऊर्जा का उपयोग करना और इसे विद्युत शक्ति में परिवर्तित करना)
 * हाइड्रोलिक्स (तरल पदार्थ)
 * फ्लाईव्हील एनर्जी स्टोरेज
 * कार्बनिक कचरा (एनारोबिक पाचन के माध्यम से)
 * परमाणु

सक्रियण
सक्रियण एक रोबोट की "मांसपेशियां" हैं, जो भाग संग्रहीत ऊर्जा को गति में परिवर्तित करते हैं। अब तक सबसे लोकप्रिय एक्ट्यूएटर इलेक्ट्रिक मोटर हैं जो एक पहिया या गियर घुमाते हैं, और रैखिक एक्ट्यूएटर जो कारखानों में औद्योगिक रोबोट को नियंत्रित करते हैं। बिजली, रसायन या संपीड़ित हवा द्वारा संचालित वैकल्पिक प्रकार के एक्चुएटर्स में हाल ही में कुछ प्रगति हुई है।

इलेक्ट्रिक मोटर्स
अधिकांश रोबोट इलेक्ट्रिक मोटर्स का उपयोग करते हैं, जो अक्सर पोर्टेबल रोबोट या औद्योगिक रोबोट और CNC मशीनों में AC मोटर्स में DC मोटरों को ब्रश और ब्रशलेस करते हैं। इन मोटर्स को अक्सर हल्के भार वाले सिस्टम में प्राथमिकता दी जाती है, और जहां गति का प्रमुख रूप रोटेशनल है।

रैखिक सक्रियण
विभिन्न प्रकार के रैखिक सक्रियण प्रचक्रण के बजाय अंदर और बाहर जाते हैं, और अक्सर तेज दिशा परिवर्तन होते हैं, विशेष रूप से जब बहुत बड़ी बलों की आवश्यकता होती है जैसे कि औद्योगिक रोबोटिक्स। वे आम तौर पर संपीड़ित और ऑक्सीकृत हवा (न्यूमेटिक एक्ट्यूएटर) या एक तेल (हाइड्रॉलिक एक्ट्यूएटर) द्वारा संचालित होते हैं, रैखिक सक्रियण भी बिजली द्वारा संचालित किए जा सकते हैं जिसमें आम तौर पर एक मोटर और एक लीडस्क्रू होता है। एक अन्य सामान्य प्रकार एक यांत्रिक रैखिक एक्ट्यूएटर है जो हाथ से घुमाया जाता है, जैसे एक कार पर रैक और पिनियन।

श्रृंखला लोचदार सक्रियण
श्रृंखला लोचदार सक्रियण (SEA) मोटर एक्ट्यूएटर और मजबूत बल नियंत्रण के लिए भार के बीच जानबूझकर लोच शुरू करने के विचार पर निर्भर करता है। परिणामी निम्न परावर्तित जड़ता के कारण, श्रृंखला लोचदार क्रियाशीलता सुरक्षा में सुधार करती है जब एक रोबोट पर्यावरण (जैसे, मानव या रचना) या टकराव के दौरान संपर्क करता है। इसके अलावा, यह संचरण और अन्य यांत्रिक घटकों पर अत्यधिक पहनने को कम करते समय ऊर्जा दक्षता और शॉक अवशोषण (मेकेनिकल फिल्टरिंग) भी प्रदान करता है। इस दृष्टिकोण को सफलतापूर्वक विभिन्न रोबोटों में नियोजित किया गया है, विशेष रूप से उन्नत विनिर्माण रोबोट और मानवॉयड रोबोटों पर चलना।

एक श्रृंखला लोचदार सक्रियण का नियंत्रक डिज़ाइन अक्सर निष्क्रियता ढांचे के भीतर किया जाता है क्योंकि यह असंरचित वातावरण के साथ बातचीत की सुरक्षा सुनिश्चित करता है। अपनी उल्लेखनीय स्थिरता मजबूत होने के बावजूद, यह ढांचा नियंत्रक पर लगाए गए कड़े प्रतिबंधों से ग्रस्त है जो व्यापार प्रदर्शन कर सकते हैं। पाठक को निम्नलिखित सर्वेक्षण के लिए संदर्भित किया जाता है जो SEA के लिए सामान्य नियंत्रक आर्किटेक्चर के साथ-साथ संबंधित पर्याप्त निष्क्रियता की स्थिति को संक्षेप में प्रस्तुत करता है। एक हालिया अध्ययन ने सबसे आम प्रतिबाधा नियंत्रण आर्किटेक्चर में से एक के लिए आवश्यक और पर्याप्त निष्क्रियता स्थिति प्राप्त की है, अर्थात् वेग से संचालित SEA। यह काम विशेष महत्व का है क्योंकि यह पहली बार एक समुद्री योजना में गैर-कंसर्वेटिव निष्क्रियता सीमाओं को चलाता है जो नियंत्रण लाभ के बड़े चयन की अनुमति देता है।

हवा की मांसपेशियां
वायवीय कृत्रिम मांसपेशियां जिन्हें वायु मांसपेशियां भी कहा जाता है, विशेष ट्यूब हैं जो उनके भीतर हवा के दबाव के दौरान (आमतौर पर 42% तक) विस्तारित होते हैं। इनका उपयोग कुछ रोबोट अनुप्रयोगों में किया जाता है।

मांसपेशी तार
मांसपेशी तार, जिसे शेप मेमोरी मिश्र धातु (shape memory alloy), नितिनोल® या फ्लेक्सिनोल® के रूप में भी जाना जाता है, एक सामग्री है जो बिजली के लागू होने पर अनुबंध (5%) करती है। इनका उपयोग कुछ छोटे रोबोट अनुप्रयोगों के लिए किया गया है।

इलेक्ट्रोएक्टिव पॉलिमर
EAPs या EPAMs एक प्लास्टिक सामग्री है जो काफी हद तक ( 380% सक्रियण तनाव तक) बिजली से अनुबंध कर सकती है, और चेहरे की मांसपेशियों और मानवॉयड रोबोट की बाहों में उपयोग किया गया है, और नए रोबोट को तैरने, उड़ान, तैरने या चलने में सक्षम करने के लिए।

पीजो मोटर्स
DC मोटर्स के हालिया विकल्प पीजो मोटर्स या अल्ट्रासोनिक मोटर्स हैं। ये मूल रूप से एक अलग सिद्धांत पर काम करते हैं, जिसके तहत छोटे पीजोकेरामिक तत्व, प्रति सेकंड हजारों बार कंपन करते हैं, रैखिक या रोटरी गति का कारण बनते हैं। एक प्रकार एक चक्र या एक सीधी रेखा में मोटर को कदम रखने के लिए पीजो तत्वों के कंपन का उपयोग करता है। एक और प्रकार पीजो तत्वों का उपयोग करता है ताकि एक नट को कंपन करने या एक स्क्रू चलाने के लिए। इन मोटर्स के फायदे नैनोमीटर रिजॉल्यूशन, स्पीड और अपने आकार के लिए उपलब्ध बल हैं। ये मोटर पहले से ही व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैं, और कुछ रोबोट पर उपयोग किया जा रहा है।

लोचदार नैनोट्यूब
लोचदार नैनोट्यूब प्रारंभिक चरण के प्रायोगिक विकास में एक आशाजनक कृत्रिम मांसपेशी प्रौद्योगिकी है। कार्बन नैनोट्यूब में दोषों की अनुपस्थिति इन फिलामेंट्स को धातु नैनोट्यूब के लिए शायद 10 J/cm3 के ऊर्जा भंडारण स्तर के साथ, कई प्रतिशत तक तेजी से विकृत करने में सक्षम बनाती है। मानव बाइसेप्स को इस सामग्री के 8 मिमी व्यास के तार से बदला जा सकता है। इस तरह की कॉम्पैक्ट "मांसपेशी" भविष्य के रोबोटों को मनुष्यों से आगे निकलने और आगे बढ़ने की अनुमति दे सकती है।

सेंसिंग (संवेदन)
सेंसर रोबोटों को पर्यावरण, या आंतरिक घटकों के एक निश्चित माप के बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। यह रोबोट के लिए अपने कार्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक है, और उचित प्रतिक्रिया की गणना करने के लिए पर्यावरण में किसी भी परिवर्तन पर कार्य करता है। इनका उपयोग विभिन्न प्रकार के मापों के लिए किया जाता है, ताकि रोबोटों को सुरक्षा के बारे में चेतावनी दी जा सके, और कार्य की वास्तविक समय जानकारी प्रदान की जा सके।

स्पर्श
वर्तमान रोबोटिक और कृत्रिम हाथों को मानव हाथ की तुलना में कहीं कम स्पर्शनीय जानकारी प्राप्त होती है। हाल ही के शोध में एक टैक्टाइल सेंसर सरणी विकसित की गई है जो यांत्रिक गुणों की नकल करती है और मानव अंगुलियों के रिसेप्टर्स को छूती है। सेंसर सरणी एक कठोर कोर के रूप में निर्मित है जो एक एलस्टोमेरिक त्वचा द्वारा निहित प्रवाहक द्रव से घिरा हुआ है। इलेक्ट्रोड कठोर कोर की सतह पर लगाए जाते हैं और कोर के भीतर एक प्रतिबाधा-मापी उपकरण से जुड़े होते हैं। जब कृत्रिम त्वचा किसी वस्तु को छूती है तो इलेक्ट्रोड के चारों ओर द्रव पथ विकृत हो जाता है, जिससे प्रतिबाधा परिवर्तन होता है जो ऑब्जेक्ट से प्राप्त बलों को मैप करता है। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि इस तरह के कृत्रिम अंगुलियों का एक महत्वपूर्ण कार्य नियंत्रित वस्तुओं पर रोबोटिक ग्रिप को समायोजित करना होगा।

कई यूरोपीय देशों और इज़राइल के वैज्ञानिकों ने 2009 में एक कृत्रिम हाथ विकसित किया, जिसे स्मर्थैंड कहा जाता है, जो एक वास्तविक व्यक्ति की तरह काम करता है - इसके साथ लिखने की अनुमति देता है, एक कुंजीपटल पर टाइप करता है, पियानो बजाता है और अन्य अच्छे आंदोलनों का प्रदर्शन करता है। प्रोस्थेसिस में सेंसर होते हैं जो रोगी को अपनी अंगुलियों में वास्तविक भावना महसूस करने में सक्षम करते हैं।

दृष्टि
संगणक दृष्टि (computer vision) मशीनों का विज्ञान और प्रौद्योगिकी है। एक वैज्ञानिक अनुशासन के रूप में, कंप्यूटर दृष्टि कृत्रिम प्रणालियों के पीछे के सिद्धांत से संबंधित है जो छवियों से जानकारी निकालते हैं। छवि डेटा कई रूपों, जैसे वीडियो अनुक्रम और कैमरों से दृश्य ले सकता है।

अधिकांश व्यावहारिक कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों में, कंप्यूटर एक विशेष कार्य को हल करने के लिए पूर्व-प्रोग्राम किए जाते हैं, लेकिन सीखने पर आधारित तरीके अब आम हो रहे हैं।

कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली छवि संवेदकों पर निर्भर करती है जो विद्युत चुम्बकीय विकिरण का पता लगाते हैं जो आमतौर पर दृश्य प्रकाश या अवरक्त प्रकाश के रूप में होता है। सेंसर को ठोस अवस्था भौतिकी का उपयोग करके डिजाइन किया गया है। वह प्रक्रिया जिसके द्वारा प्रकाश फैलता है और बाहर की सतहों को प्रतिबिंबित करता है, ऑप्टिक्स का उपयोग करके समझाया जाता है। परिष्कृत छवि संवेदकों के लिए भी क्वांटम यांत्रिकी की आवश्यकता होती है ताकि छवि निर्माण प्रक्रिया की पूरी समझ प्रदान की जा सके। रोबोट को कई दृष्टि संवेदकों से भी लैस किया जा सकता है ताकि पर्यावरण में गहराई की भावना की गणना की जा सके। मानव आंखों की तरह, रोबोट की आंखें भी रुचि के एक विशेष क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होनी चाहिए, और प्रकाश की तीव्रता में विविधता के लिए भी समायोजित हो जाना चाहिए।

कंप्यूटर दृष्टि के भीतर एक उपक्षेत्र है जहां कृत्रिम प्रणालियों को जटिलता के विभिन्न स्तरों पर जैविक प्रणाली के प्रसंस्करण और व्यवहार की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। साथ ही, कंप्यूटर विज़न के भीतर विकसित कुछ शिक्षण-आधारित विधियों की पृष्ठभूमि जीव विज्ञान में है।

अन्य
रोबोटिक्स में संवेदन के अन्य सामान्य रूप लिडार, रडार और सोनार का उपयोग करते हैं। लिडार लक्ष्य को लेजर लाइट से रोशन करके और एक सेंसर के साथ प्रतिबिंबित प्रकाश को मापने के द्वारा लक्ष्य तक की दूरी तय करता है। रडार वस्तुओं की सीमा, कोण, या वेग निर्धारित करने के लिए रेडियो तरंगों का उपयोग करता है। सोनार जल की सतह पर या उसके नीचे वस्तुओं को नेविगेट करने, संचार करने या पता लगाने के लिए ध्वनि प्रसार का उपयोग करता है।

हेरफेर
मैट मेसन द्वारा रोबोटिक हेरफेर की एक परिभाषा इस प्रकार प्रदान की गई है: "हेरफेर एक एजेंट के चयनात्मक संपर्क के माध्यम से अपने पर्यावरण के नियंत्रण को संदर्भित करता है"। रोबोटों को वस्तुओं में हेरफेर करने की आवश्यकता होती है; उठाओ, संशोधित करो, नष्ट करो, या अन्यथा प्रभाव डालें। इस प्रकार प्रभाव (चाहे एक हाथ, या उपकरण) बनाने के उद्देश्य से रोबोट भुजा के कार्यात्मक अंत को अक्सर अंत प्रभावक के रूप में संदर्भित किया जाता है, जबकि हाथ को एक जोड़तोड़ के रूप में संदर्भित किया जाता है। अधिकांश रोबोट हथियारों में बदली जाने योग्य अंत-प्रभाव होते हैं, प्रत्येक में उन्हें कुछ छोटे कार्यों को करने की अनुमति होती है। कुछ लोगों के पास एक निश्चित मैनिपुलेटर होता है जिसे प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है, जबकि कुछ के पास एक बहुत ही सामान्य उद्देश्य मैनिपुलेटर होता है, उदाहरण के लिए, एक ह्यूमनॉयड हैंड होता है।

मैकेनिकल ग्रिपर्स
सबसे आम प्रकार के अंत-प्रभावों में से एक है ग्रिपर। अपनी सरल अभिव्यक्ति में, यह केवल दो अंगुलियों से मिलकर बना होता है जो छोटी वस्तुओं की एक श्रृंखला को चुनने के लिए खुला और करीब जा सकता है। उदाहरण के लिए, अंगुलियों को धातु के तार के साथ एक श्रृंखला से बनाया जा सकता है। मानव हाथ की तरह दिखने और काम करने वाले हाथों में शैडो हैंड और रोबोनॉट हैंड शामिल हैं। मध्य-स्तर की जटिलता वाले हाथों में डेल्फ़्ट हाथ शामिल हैं।  मैकेनिकल ग्रिपर विभिन्न प्रकार के होते हैं, जिनमें घर्षण और जबड़े शामिल होते हैं। घर्षण जबड़े ग्रिपर के सभी बल का उपयोग करके वस्तु को स्थान पर रखने के लिए करते हैं। जबड़े कम घर्षण का उपयोग करते हुए स्थान पर वस्तु को पालने में शामिल करते हैं।

सक्शन एंड-इफेक्टर्स
सक्शन एंड-प्रभावित, वैक्यूम जनरेटर द्वारा संचालित, बहुत सरल एस्ट्रिक्टिव हैं ऐसे उपकरण जो बहुत बड़े भार को पकड़ सकते हैं, बशर्ते कि सक्शन सुनिश्चित करने के लिए प्रीहेंशन सतह पर्याप्त चिकनी हो।

इलेक्ट्रॉनिक घटकों के लिए और कार विंडस्क्रीन जैसी बड़ी वस्तुओं के लिए रोबोट चुनें और रखें, अक्सर बहुत सरल वैक्यूम एंड-इफेक्टर्स का उपयोग करते हैं।

सक्शन उद्योग में एक अत्यधिक उपयोग किया जाने वाला अंत-प्रभावक है, आंशिक रूप से क्योंकि नरम सक्शन एंड-इफ़ेक्टर्स का प्राकृतिक अनुपालन रोबोट को अपूर्ण रोबोट धारणा की उपस्थिति में अधिक मजबूत बनाने में सक्षम कर सकता है। एक उदाहरण के रूप में: एक रोबोट दृष्टि प्रणाली के मामले पर विचार करें जो पानी की बोतल की स्थिति का अनुमान लगाता है, लेकिन इसमें 1 सेंटीमीटर त्रुटि है। हालांकि यह एक कठोर यांत्रिक ग्रिपर को पानी की बोतल को पंचर करने का कारण बन सकता है, नरम सक्शन एंड-इफ़ेक्टर बस थोड़ा झुक सकता है और पानी की बोतल की सतह के आकार के अनुरूप हो सकता है।

सामान्य प्रयोजन प्रभाव
कुछ उन्नत रोबोट पूरी तरह से मानवीय हाथों का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं, जैसे कि शैडो हैंड, मानुस, और शंक हाथ। ये अत्यधिक निपुण जोड़तोड़ करने वाले हैं, जिनमें 20 डिग्री स्वतंत्रता और सैकड़ों स्पर्श संवेदक हैं।

लोकोमोशन
रोलिंग रोबोट सरलता के लिए, अधिकांश मोबाइल रोबोट में चार पहिये या कई निरंतर ट्रैक होते हैं। कुछ शोधकर्ताओं ने एक या दो पहियों वाले अधिक जटिल पहिये वाले रोबोट बनाने की कोशिश की है। इन के कुछ लाभ हो सकते हैं जैसे अधिक दक्षता और कम भागों, साथ ही एक रोबोट को सीमित स्थानों में नेविगेट करने की अनुमति देने के लिए कि एक चार पहिए वाला रोबोट सक्षम नहीं होगा।

दो-पहिया संतुलन रोबोट
रोबोट को संतुलित करने के लिए सामान्य रूप से एक गायरोस्कोप (gyroscope) का उपयोग करते हैं यह पता लगाने के लिए कि एक रोबोट कितना गिर रहा है और फिर उसी दिशा में आनुपातिक रूप से पहियों को ड्राइव करते हैं, प्रति सेकंड सैकड़ों बार गिरने को रोकने के लिए, एक उलटे पेंडुलम की गतिशीलता पर आधारित। कई अलग-अलग बैलेंसिंग रोबोट डिजाइन किए गए हैं। जबकि सेगवे को आमतौर पर एक रोबोट के रूप में नहीं माना जाता है, इसे एक रोबोट के एक घटक के रूप में माना जा सकता है, जब इस तरह से सेगेवे के रूप में उपयोग किया जाता है उन्हें आरएमपी (रोबोटिक मोबिलिटी प्लेटफॉर्म) के रूप में संदर्भित किया जाता है। इस उपयोग का एक उदाहरण नासा के रोबोट के रूप में किया गया है जो एक समुद्री मार्ग पर लगाया गया है।

एक-पहिया संतुलन रोबोट
एक एकल-पहिया बैलेंसिंग रोबोट दो-पहिए वाले बैलेंसिंग रोबोट का विस्तार है ताकि यह किसी भी 2D दिशा में गोल गेंद का उपयोग करके अपने एकमात्र पहिये के रूप में चल सके। हाल ही में कई एक-पहिया संतुलन रोबोट डिजाइन किए गए हैं, जैसे कार्नेगी मेलोन यूनिवर्सिटी का बॉलबॉट, जो कि एक व्यक्ति की अनुमानित ऊंचाई और चौड़ाई है, और तोहोकू गाकुइन यूनिवर्सिटी का "बॉलआईपी"। लंबे, पतले आकार और तंग स्थानों में पैंतरेबाज़ी करने की क्षमता के कारण, वे लोगों के साथ वातावरण में अन्य रोबोटों की तुलना में बेहतर कार्य करने की क्षमता रखते हैं।

गोलाकार ओर्ब रोबोट
रोबोट में कई प्रयास किए गए हैं जो पूरी तरह से एक गोलाकार गेंद के अंदर होते हैं, या तो गेंद के अंदर एक वजन बढ़ाकर, या गोले के बाहरी गोले को घुमाकर।  इन्हें एक ओर्ब बॉट या बॉल बॉट के रूप में भी संदर्भित किया गया है।

छह-पहिया रोबोट
चार पहियों के बजाय छह पहियों का उपयोग बाहरी इलाके जैसे चट्टानी गंदगी या घास पर बेहतर कर्षण या पकड़ दे सकता है।

ट्रैक किए गए रोबोट
टैंक ट्रैक छह पहियों वाले रोबोट की तुलना में और भी अधिक कर्षण प्रदान करते हैं। ट्रैक किए गए पहिये ऐसे व्यवहार करते हैं जैसे वे सैकड़ों पहियों से बने हों, इसलिए बाहरी और सैन्य रोबोटों के लिए बहुत आम हैं, जहां रोबोट को बहुत ही उबड़-खाबड़ इलाके में ड्राइव करना चाहिए। हालांकि, उन्हें घर के अंदर उपयोग करना मुश्किल होता है जैसे कि कालीन और चिकने फर्श पर। उदाहरणों में नासा का अर्बन रोबोट "उर्बी" शामिल है।

चलना रोबोट पर लागू होता है
चलना एक कठिन और गतिशील समस्या है। कई रोबोट बनाए गए हैं जो दो पैरों पर विश्वसनीय रूप से चल सकते हैं, हालांकि, अभी तक कोई भी नहीं बनाया गया है जो एक मानव के रूप में मजबूत हैं। मानव प्रेरित चलने पर बहुत अध्ययन किया गया है, जैसे एम्बर लैब जो 2008 में टेक्सास A&M विश्वविद्यालय में मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग द्वारा स्थापित किया गया था। कई अन्य रोबोट बनाए गए हैं जो दो से अधिक पैरों पर चलते हैं, क्योंकि इन रोबोटों का निर्माण करना काफी आसान है। चलने वाले रोबोट का उपयोग असमान इलाकों के लिए किया जा सकता है, जो अन्य गति विधियों की तुलना में बेहतर गतिशीलता और ऊर्जा दक्षता प्रदान करेगा। आमतौर पर, दो पैरों पर रोबोट सपाट फर्श पर अच्छी तरह से चल सकते हैं और कभी-कभी सीढ़ियों पर चल सकते हैं। कोई भी चट्टानी, असमान भू-भाग पर नहीं चल सकता। जिन तरीकों का परीक्षण किया गया है, वे हैं:

ZMP तकनीकी
शून्य क्षण बिंदु (zmp) एक एल्गोरिथ्म है जिसका प्रयोग होंडा के ASIMO जैसे रोबोट द्वारा किया जाता है। रोबोट का ऑनबोर्ड कंप्यूटर कुल निष्क्रिय बलों (पृथ्वी की गुरुत्वाकर्षण और त्वरण और चलने की मंदता का संयोजन) को बनाए रखने की कोशिश करता है, बिल्कुल फर्श प्रतिक्रिया बल (तल का बल रोबोट के पैर पर पीछे धकेलता है) द्वारा विरोध किया जाता है। इस तरह, दोनों सेनाएं एक-दूसरे को रद्द कर देती हैं और कोई पल नहीं छोड़ती हैं (रोबोट को घुमाने और गिरने के लिए मजबूर करती हैं)। हालांकि, वास्तव में ऐसा नहीं है कि एक मानव चलता है, और अंतर मानव पर्यवेक्षकों के लिए स्पष्ट है, जिनमें से कुछ ने कहा है कि ASIMO चलता है जैसे कि उसे शौचालय की आवश्यकता है।   ASIMO का चलने वाला एल्गोरिथ्म स्थिर नहीं है, और कुछ गतिशील संतुलन का उपयोग किया जाता है (नीचे देखें). हालांकि, इसे आगे बढ़ने के लिए एक चिकनी सतह की आवश्यकता होती है।

होपिंग
1980 के दशक में MIT लेग लैबोरेटरी में मार्क रायबर्ट द्वारा निर्मित कई रोबोट ने सफलतापूर्वक बहुत गतिशील चलने का प्रदर्शन किया। शुरू में, एक रोबोट जिसमें केवल एक पैर होता है, और एक बहुत छोटा पैर होता है, वह केवल हॉपिंग के द्वारा सीधा रह सकता है। आंदोलन एक पोगो छड़ी पर एक व्यक्ति के समान है। जैसे ही रोबोट एक तरफ गिर जाता है, यह अपने आप को पकड़ने के लिए उस दिशा में थोड़ा कूद जाता है। जल्द ही, एल्गोरिथ्म को दो और चार पैरों के लिए सामान्यीकृत किया गया। एक द्विपाद रोबोट को दौड़ते हुए और यहां तक ​​कि सोमरसौल्ट करते हुए भी प्रदर्शित किया गया। एक चतुर्भुज भी प्रदर्शित किया गया था जो ट्रॉट, रन, गति, और बाध्य कर सकता था। इन रोबोटों की पूरी सूची के लिए, MIT लेग लैब रोबोट पेज देखें।

डायनेमिक बैलेंसिंग (नियंत्रित गिरना)
एक रोबोट के चलने के लिए एक अधिक उन्नत तरीका एक गतिशील संतुलन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके है, जो संभावित रूप से शून्य क्षण बिंदु तकनीक की तुलना में अधिक मजबूत है, क्योंकि यह लगातार रोबोट की गति की निगरानी करता है, और स्थिरता बनाए रखने के लिए पैरों को रखता है। इस तकनीक को हाल ही में एनीबॉट्स डेक्सटर रोबोट द्वारा प्रदर्शित किया गया था, जो इतना स्थिर है, यह कूद भी सकता है। एक अन्य उदाहरण टीयू डेल्फ़्ट फ्लेम है।

निष्क्रिय गतिशीलता
शायद सबसे आशाजनक दृष्टिकोण निष्क्रिय गतिशीलता का उपयोग करता है जहां  झूलते अंगों की गति का उपयोग अधिक दक्षता के लिए किया जाता है। यह दिखाया गया है कि पूरी तरह से अक्षम मानवॉयड तंत्र अपने आप को प्रेरित करने के लिए केवल गुरुत्वाकर्षण का उपयोग करके एक सौम्य ढलान पर चल सकता है। इस तकनीक का उपयोग करते हुए, एक रोबोट को केवल एक सपाट सतह के साथ चलने के लिए छोटी मात्रा में मोटर शक्ति की आपूर्ति करने की आवश्यकता होती है या एक पहाड़ी पर चलने के लिए थोड़ा अधिक। यह तकनीक चलने वाले रोबोट को ASIMO जैसे ZMP वॉकर से कम से कम दस गुना अधिक कुशल बनाने का वादा करती है।

उड़ान
एक आधुनिक यात्री विमान अनिवार्य रूप से एक उड़ने वाला रोबोट है, जिसके प्रबंधन के लिए दो मनुष्य हैं। ऑटोपायलट यात्रा के प्रत्येक चरण के लिए विमान को नियंत्रित कर सकता है, जिसमें टेकऑफ़, सामान्य उड़ान और यहां तक ​​कि लैंडिंग भी शामिल है। अन्य उड़ान रोबोट निर्जन होते हैं और उन्हें मानव रहित हवाई वाहन (UAVs) के रूप में जाना जाता है। वे मानव पायलट के बिना छोटे और हल्के हो सकते हैं और सैन्य निगरानी मिशनों के लिए खतरनाक क्षेत्र में उड़ान भर सकते हैं। कुछ लोग कमांड के तहत लक्ष्यों पर भी आग लगा सकते हैं। यूएवी भी विकसित किए जा रहे हैं, जो मानव से कमान की आवश्यकता के बिना अपने आप लक्ष्यों पर फायर कर सकते हैं। अन्य उड़ान रोबोट में क्रूज मिसाइल, एंटोमोप्टर और एप्सों माइक्रो हेलीकाप्टर रोबोट शामिल हैं। एयर पेंगुइन, एयर रे और एयर जेली जैसे रोबोट में हल्के से हवा के शरीर होते हैं, जो पैडल द्वारा संचालित और सोनार द्वारा निर्देशित होते हैं।

स्नैकिंग
कई सांप रोबोट सफलतापूर्वक विकसित किए गए हैं। असली सांपों के चलने के तरीके की नकल करते हुए, ये रोबोट बहुत ही सीमित स्थानों में नेविगेट कर सकते हैं, जिसका अर्थ है कि एक दिन इनका उपयोग ढही हुई इमारतों में फंसे लोगों की खोज के लिए किया जा सकता है। जापानी ACM-R5 स्नेक रोबोट जमीन और पानी दोनों में भी नेविगेट कर सकता है।

स्केटिंग
इनमें से एक मल्टी मोड वॉकिंग और स्केटिंग डिवाइस है। इसमें चार पैर होते हैं, जिनमें बिना शक्ति वाले पहिये होते हैं, जो या तो कदम या रोल कर सकते हैं। एक अन्य रोबोट, प्लेन, एक लघु स्केटबोर्ड या रोलर-स्केट का उपयोग कर सकता है, और एक डेस्कटॉप पर स्केट कर सकता है।

चढ़ाई
ऊर्ध्वाधर सतहों पर चढ़ने की क्षमता वाले रोबोट विकसित करने के लिए कई अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल किया गया है। एक दृष्टिकोण एक दीवार पर एक मानव आरोही की गतिविधियों की नकल करता है, एक बड़े पैमाने के केंद्र को समायोजित करता है और बदले में लाभ प्राप्त करने के लिए प्रत्येक अंग को आगे बढ़ाता है। इसका एक उदाहरण कैपुचिन है, जिसे स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, कैलिफोर्निया में डॉ. रुइक्सियांग झांग द्वारा बनाया गया था। एक अन्य दृष्टिकोण दीवार पर चढ़ने वाले जेको की विशेष पैर की अंगुली पैड विधि का उपयोग करता है, जो ऊर्ध्वाधर कांच जैसी चिकनी सतहों पर चल सकता है। इस दृष्टिकोण के उदाहरणों में वॉलबोट और स्टिकीबोट शामिल हैं।

चीन की प्रौद्योगिकी डेली ने 15 नवंबर 2008 को रिपोर्ट किया कि डॉ ली ह्यू येंग और उनके शोध समूह न्यू कॉन्सेप्ट एयरक्राफ्ट (Zhuhai) कंपनी लिमिटेड ने स्पीड फ्रीलेडर नाम का एक बायोनिक जेको रोबोट सफलतापूर्वक विकसित किया था। डॉ. यूंग के अनुसार, गेको रोबोट तेजी से ऊपर और नीचे कई तरह की इमारतों की दीवारों पर चढ़ सकता है, जमीन और दीवार के फिशर के माध्यम से नेविगेट कर सकता है, और छत पर उल्टा चल सकता है। यह चिकनी कांच, खुरदरे, चिपचिपा या धूल वाली दीवारों के साथ-साथ विभिन्न प्रकार की धातु सामग्री की सतहों के अनुकूल भी हो सकता है। यह अपने आप बाधाओं की पहचान भी कर सकता है। इसके लचीलेपन और गति की तुलना प्राकृतिक छिपकली से की जा सकती है। एक तीसरा दृष्टिकोण एक पोल पर चढ़ रहे सांप की गति की नकल करना है।

तैराकी (piscine)
यह गणना की जाती है कि तैरते समय कुछ मछलियाँ 90% से अधिक प्रणोदन क्षमता प्राप्त कर सकती हैं। इसके अलावा, वे किसी भी मानव निर्मित नाव या पनडुब्बी की तुलना में कहीं बेहतर गति और पैंतरेबाज़ी कर सकते हैं, और कम शोर और पानी की गड़बड़ी पैदा कर सकते हैं। इसलिए, पानी के भीतर रोबोट का अध्ययन करने वाले कई शोधकर्ता इस प्रकार की हरकत की नकल करना चाहेंगे। उल्लेखनीय उदाहरणों में एसेक्स विश्वविद्यालय कंप्यूटर विज्ञान रोबोटिक मछली G9, और रोबोट टूना है जो कि इंस्टीट्यूट ऑफ फील्ड रोबोटिक्स द्वारा बनाया गया है। एक्वा पेंगुइन, जर्मनी के फेस्तो द्वारा डिजाइन और निर्मित, पेंगुइन के सामने के फ्लिपर्स द्वारा सुव्यवस्थित आकार और प्रणोदन की नक़ल करता है। फेस्तो ने एक्वा रे और एक्वा जेली का भी निर्माण किया है, जो क्रमशः मंता रे और जेलीफ़िश की गति का अनुकरण करते हैं। 2014 में iSplash-II को एसेक्स विश्वविद्यालय में पीएचडी छात्र रिचर्ड जेम्स क्लैफम और प्रो। हुओशेंग हू द्वारा विकसित किया गया था। यह पहली रोबोटिक मछली थी जो औसत अधिकतम वेग (शरीर की लंबाई/सेकंड में मापी गई) और सहनशक्ति के मामले में वास्तविक कैरंगीफॉर्म मछली से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम थी, जिस अवधि में शीर्ष गति को बनाए रखा जाता है। इस बिल्ड ने 11.6BL/s (यानी 3.7 m/s) की तैराकी गति प्राप्त की। पहला निर्माण, iSplash-I (2014) एक पूर्ण शरीर की लंबाई के कैरंगीफॉर्म तैराकी गति को लागू करने वाला पहला रोबोटिक प्लेटफॉर्म था, जो एक पश्च सीमित तरंग के पारंपरिक दृष्टिकोण पर तैराकी की गति को 27% तक बढ़ाने के लिए पाया गया था।

नौकायन
समुद्र की सतह पर माप करने के लिए सेलबोट रोबोट भी विकसित किए गए हैं। IFREMER और ENSTA-Bretagne द्वारा निर्मित एक विशिष्ट सेलबोट रोबोट Vaimos है। चूंकि सेलबोट रोबोट का प्रणोदन हवा का उपयोग करता है, बैटरी की ऊर्जा का उपयोग केवल कंप्यूटर के लिए, संचार के लिए और एक्चुएटर्स के लिए (पतवार और पाल को ट्यून करने के लिए) किया जाता है। यदि रोबोट सौर पैनलों से लैस है, तो रोबोट सैद्धांतिक रूप से हमेशा के लिए नेविगेट कर सकता है। सेलबोट रोबोट की दो मुख्य प्रतियोगिताएं WRSC हैं, जो हर साल यूरोप में और सेलबोट में होती हैं। sailbot

पर्यावरण संपर्क और नेविगेशन
हालांकि आज आयोग में रोबोट का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत या तो मानव नियंत्रित है या एक स्थिर वातावरण में काम करता है, फिर भी गतिशील वातावरण में स्वायत्त रूप से काम करने वाले रोबोट की रुचि बढ़ रही है। इन रोबोटों को अपने पर्यावरण को पार करने के लिए नेविगेशन हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के कुछ संयोजन की आवश्यकता होती है। विशेष रूप से, अप्रत्याशित घटनाओं (जैसे कि) लोग और अन्य बाधाएं जो स्थिर नहीं हैं, समस्याओं या टकराव का कारण बन सकती हैं। कुछ उच्च उन्नत रोबोट जैसे कि ASIMO और Meinü रोबोट में विशेष रूप से अच्छे रोबोट नेविगेशन हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर होते हैं। इसके अलावा, स्व-नियंत्रित कार, अर्न्स्ट डिकमैन की ड्राइवरलेस कार, और DARPA ग्रैंड चैलेंज की प्रविष्टियों, पर्यावरण को अच्छी तरह से समझने और बाद में इस जानकारी के आधार पर नेविगेशनल निर्णय लेने में सक्षम हैं, जिसमें ऑटोनोमस रोबोट शामिल हैं। इनमें से अधिकांश रोबोट एक जीपीएस नेविगेशन डिवाइस के साथ-साथ रडार, कभी-कभी अन्य संवेदी डेटा जैसे कि लिडार वीडियो कैमरा और जड़त्वीय मार्गदर्शन प्रणाली के साथ संयुक्त होते हैं।

मानव-रोबोट इंटरैक्शन
रोबोट के लिए संवेदी खुफिया में कला की स्थिति को परिमाण के कई आदेशों के माध्यम से प्रगति करनी होगी यदि हम चाहते हैं कि रोबोट हमारे घरों में काम कर रहे हैं, तो वे फर्श से परे वैक्यूम-सफाई से परे जाए। यदि रोबोट घरों और अन्य गैर-औद्योगिक वातावरणों में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए हैं, तो जिस तरह से उन्हें अपनी नौकरी करने का निर्देश दिया जाता है, और विशेष रूप से उन्हें कैसे कहा जाएगा रुकने के लिए महत्वपूर्ण महत्व होगा। जो लोग उनके साथ बातचीत करते हैं, उनके पास रोबोटिक्स में बहुत कम या कोई प्रशिक्षण नहीं हो सकता है, और इसलिए किसी भी इंटरफ़ेस को बेहद सहज होने की आवश्यकता होगी। विज्ञान कथा लेखक आमतौर पर यह भी मानते हैं कि रोबोट अंततः कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के बजाय भाषण, इशारों और चेहरे के भावों के माध्यम से मनुष्यों के साथ संवाद करने में सक्षम होंगे। यद्यपि भाषण मानव के संवाद करने के लिए सबसे स्वाभाविक तरीका होगा, यह रोबोट के लिए अप्राकृतिक है। यह संभवतः एक लंबा समय होगा जब रोबोट स्वाभाविक रूप से काल्पनिक C-3PO, या स्टार ट्रेक, अगली पीढ़ी के डेटा के रूप में बातचीत करते हैं। भले ही रोबोटिक्स की वर्तमान स्थिति विज्ञान-कथा से इन रोबोटों के मानकों को पूरा नहीं कर सकती है, रोबोट मीडिया पात्रों (जैसे, वॉल-ई, ​​आर 2-डी 2) दर्शकों की सहानुभूति को दूर कर सकती हैं जो भविष्य में वास्तविक रोबोट को स्वीकार करने के लिए लोगों की इच्छा को बढ़ाती हैं। सामाजिक रोबोटों की स्वीकृति भी बढ़ने की संभावना है यदि लोग उचित परिस्थितियों में एक सामाजिक रोबोट से मिल सकते हैं।अध्ययनों से पता चला है कि रोबोट के साथ बातचीत करने, छूने, या यहां तक कि रोबोट के साथ बातचीत की कल्पना करके नकारात्मक भावनाओं को कम कर सकते हैं जो कुछ लोगों के साथ बातचीत करने से पहले रोबोट के बारे में हैं। हालांकि, यदि पहले से मौजूद नकारात्मक भावनाएं विशेष रूप से मजबूत हैं, तो रोबोट के साथ बातचीत करने से रोबोट के प्रति उन नकारात्मक भावनाओं को बढ़ा सकता है।

भाषण मान्यता
वास्तविक समय के कंप्यूटिंग में एक मानव से आने वाली ध्वनियों के निरंतर प्रवाह की व्याख्या करना | वास्तविक समय, कंप्यूटर के लिए एक मुश्किल काम है, ज्यादातर भाषण की महान परिवर्तनशीलता के कारण। एक ही शब्द, एक ही व्यक्ति द्वारा बोला जाने वाला स्थानीय ध्वनिकी, वॉल्यूम, पिछले शब्द के आधार पर अलग -अलग लग सकता है, चाहे वक्ता को ठंड हो या न हो, आदि .. यह तब और भी कठिन हो जाता है जब स्पीकर का एक अलग उच्चारण होता है। फिर भी, डेविस, बिडुल्फ के बाद से मैदान में महान प्रगति की गई है, और बालाशेक ने पहली आवाज इनपुट सिस्टम को डिज़ाइन किया था, जिसने 1952 में 100% सटीकता के साथ एकल उपयोगकर्ता द्वारा बोले गए दस अंकों को मान्यता दी थी। वर्तमान में, सर्वश्रेष्ठ सिस्टम 95%की सटीकता के साथ निरंतर, प्राकृतिक भाषण, प्रति मिनट 160 शब्दों तक पहचान सकते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से, मशीनें आजकल अपनी भावनाओं को संतुष्ट या क्रोधित जैसी भावनाओं की पहचान करने के लिए लोगों की आवाज का उपयोग कर सकती हैं।

रोबोट वॉयस
अन्य बाधाएं मौजूद हैं जब रोबोट को मनुष्यों के साथ बातचीत के लिए आवाज का उपयोग करने की अनुमति देता है।सामाजिक कारणों से, सिंथेटिक आवाज एक संचार माध्यम के रूप में उप -रूपी साबित होती है, विभिन्न तकनीकों के माध्यम से रोबोटिक आवाज के भावनात्मक घटक को विकसित करने के लिए यह आवश्यक है। डिपोनोनिक ब्रांचिंग का एक फायदा यह है कि रोबोट को प्रोजेक्ट करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, वॉयस टेप पर ले जाया जा सकता है, या फोनेम, पहले से ही वॉयस मीडिया पर पूर्व-प्रोग्राम किया गया है।सबसे शुरुआती उदाहरणों में से एक एक शिक्षण रोबोट है जिसका नाम लीचिम है जिसे 1974 में माइकल जे। फ्रीमैन द्वारा विकसित किया गया था।  Leachim पूर्व-रिकॉर्ड किए गए कंप्यूटर डिस्क पर डिजिटल मेमोरी को अल्पविकसित मौखिक भाषण में बदलने में सक्षम था। यह ब्रोंक्स, न्यूयॉर्क में छात्रों को पढ़ाने के लिए प्रोग्राम किया गया था।

इशारों
कोई कल्पना कर सकता है, भविष्य में, एक रोबोट शेफ को समझाते हुए कि कैसे एक पेस्ट्री बनाना है, या एक रोबोट पुलिस अधिकारी से दिशा -निर्देश पूछना है।इन दोनों मामलों में, हाथ के इशारे बनाने से मौखिक विवरण में सहायता मिलेगी।पहले मामले में, रोबोट मानव द्वारा किए गए इशारों को पहचान लेगा, और शायद उन्हें पुष्टि के लिए दोहराएगा।दूसरे मामले में, रोबोट पुलिस अधिकारी सड़क को इंगित करने के लिए इशारा करेगा, फिर दाएं मुड़ें।यह संभावना है कि इशारे मनुष्यों और रोबोटों के बीच बातचीत का एक हिस्सा बनाएंगे। मानव हाथ के इशारों को पहचानने के लिए एक महान कई प्रणालियां विकसित की गई हैं।

चेहरे की अभिव्यक्ति
चेहरे के भाव दो मनुष्यों के बीच एक संवाद की प्रगति पर तेजी से प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं, और जल्द ही मनुष्यों और रोबोटों के लिए भी ऐसा करने में सक्षम हो सकते हैं।हैनसन रोबोटिक्स द्वारा रोबोटिक चेहरों का निर्माण उनके लोचदार बहुलक का उपयोग करके किया गया है, जिन्हें रबर फेशियल कोटिंग और एम्बेडेड सब्सर्फेस मोटर्स (सर्वोस) की लोच के कारण बड़ी संख्या में चेहरे के भावों की अनुमति मिलती है। कोटिंग और सर्वोस एक धातु खोपड़ी पर बनाए गए हैं।एक रोबोट को पता होना चाहिए कि उनके चेहरे की अभिव्यक्ति और शरीर की भाषा को देखते हुए, एक मानव से कैसे संपर्क किया जाए।चाहे वह व्यक्ति खुश हो, भयभीत हो, या पागल-दिखने वाला रोबोट से अपेक्षित बातचीत के प्रकार को प्रभावित करता है।इसी तरह, किस्मेट जैसे रोबोट और हाल ही में इसके अलावा, नेक्सी चेहरे के भावों की एक श्रृंखला का उत्पादन कर सकते हैं, जिससे यह मनुष्यों के साथ सार्थक सामाजिक आदान -प्रदान कर सकता है।

कृत्रिम भावनाएं
कृत्रिम भावनाओं को भी उत्पन्न किया जा सकता है, जो चेहरे के भावों या इशारों के अनुक्रम से बना है। जैसा कि फिल्म फाइनल फंतासी से देखा जा सकता है: स्पिरिट्स इन, इन कृत्रिम भावनाओं की प्रोग्रामिंग जटिल है और इसके लिए बड़ी मात्रा में मानव अवलोकन की आवश्यकता होती है। फिल्म में इस प्रोग्रामिंग को सरल बनाने के लिए, प्रीसेट एक विशेष सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के साथ मिलकर बनाए गए थे। इससे फिल्म बनाने के लिए आवश्यक समय की कमी आई। इन प्रीसेट को संभवतः वास्तविक जीवन के रोबोट में उपयोग के लिए स्थानांतरित किया जा सकता है। कृत्रिम भावनाओं के साथ एक रोबोट का एक उदाहरण रॉबिन द रोबोट है जो एक अर्मेनियाई आईटी कंपनी एक्सपीर टेक्नोलॉजीज द्वारा विकसित किया गया है, जो एआई-आधारित पीयर-टू-पीयर इंटरैक्शन का उपयोग करता है। इसका मुख्य कार्य भावनात्मक कल्याण को प्राप्त कर रहा है, अर्थात् तनाव और चिंता को दूर करना। रॉबिन को चेहरे के भावों का विश्लेषण करने और संदर्भ को देखते हुए अपनी भावनाओं को प्रदर्शित करने के लिए अपने चेहरे का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। रोबोट का परीक्षण अमेरिकी क्लीनिकों में बच्चों द्वारा किया गया है, और टिप्पणियों से पता चलता है कि रॉबिन ने मिलने और बात करने के बाद बच्चों की भूख और हंसमुखता को बढ़ा दिया।

व्यक्तित्व
विज्ञान कथा के कई रोबोटों में एक व्यक्तित्व है, कुछ ऐसा जो भविष्य के वाणिज्यिक रोबोटों में वांछनीय हो सकता है या नहीं हो सकता है। फिर भी, शोधकर्ता उन रोबोटों को बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो एक व्यक्तित्व दिखाई देते हैं: यानी वे एक आंतरिक स्थिति को व्यक्त करने की कोशिश करने के लिए ध्वनियों, चेहरे की अभिव्यक्तियों और शरीर की भाषा का उपयोग करते हैं, जो आनंद, उदासी या भय हो सकता है।एक वाणिज्यिक उदाहरण प्लीओ है, एक खिलौना रोबोट डायनासोर, जो कई स्पष्ट भावनाओं को प्रदर्शित कर सकता है।

सामाजिक बुद्धि
जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की सामाजिक रूप से बुद्धिमान मशीन लैब रोबोट के साथ निर्देशित शिक्षण बातचीत की नई अवधारणाओं पर शोध करती है।परियोजनाओं का उद्देश्य एक सामाजिक रोबोट है जो उच्च-स्तरीय अवधारणाओं के पूर्व ज्ञान के बिना मानव प्रदर्शनों से कार्य और लक्ष्यों को सीखता है।इन नई अवधारणाओं को कम स्तर के निरंतर सेंसर डेटा से अनियंत्रित सीखने के माध्यम से ग्राउंड किया जाता है, और बाद में बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करके कार्य लक्ष्यों को सीखा जाता है।इन अवधारणाओं का उपयोग ज्ञान को भविष्य के कार्यों में स्थानांतरित करने के लिए किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप उन कार्यों को तेजी से सीखना पड़ता है।परिणाम रोबोट कूरी द्वारा प्रदर्शित किए जाते हैं जो एक प्लेट पर एक बर्तन से कुछ पास्ता को स्कूप कर सकते हैं और शीर्ष पर सॉस परोस सकते हैं।

नियंत्रण
कार्यों को करने के लिए एक रोबोट की यांत्रिक संरचना को नियंत्रित किया जाना चाहिए। एक रोबोट के नियंत्रण में तीन अलग -अलग चरण शामिल हैं - धारणा, प्रसंस्करण और कार्रवाई (रोबोटिक प्रतिमान)। सेंसर पर्यावरण या रोबोट के बारे में ही जानकारी देते हैं (जैसे कि इसके जोड़ों की स्थिति या इसके अंतिम प्रभावकारी)। इस जानकारी को तब संग्रहीत या प्रेषित करने और एक्ट्यूएटर्स (मोटर्स) के लिए उपयुक्त संकेतों की गणना करने के लिए संसाधित किया जाता है, जो आवश्यक समन्वित गति या बल कार्यों को प्राप्त करने के लिए यांत्रिक संरचना को स्थानांतरित करते हैं।

प्रसंस्करण चरण जटिलता में हो सकता है। प्रतिक्रियाशील स्तर पर, यह कच्चे सेंसर की जानकारी को सीधे एक्ट्यूएटर कमांड में अनुवाद कर सकता है (जैसे कि शाफ्ट के आवश्यक टोक़/वेग को प्राप्त करने के लिए एनकोडर फीडबैक सिग्नल के आधार पर सीधे मोटर पावर इलेक्ट्रॉनिक गेट्स फायरिंग)। सेंसर फ्यूजन और आंतरिक मॉडल का उपयोग पहले शोर सेंसर डेटा से ब्याज के मापदंडों (जैसे रोबोट के ग्रिपर की स्थिति) का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। एक तत्काल कार्य (जैसे कि ग्रिपर को एक निश्चित दिशा में ले जाना जब तक कि किसी वस्तु को निकटता सेंसर के साथ नहीं पाया जाता है) को कभी -कभी इन अनुमानों से अनुमान लगाया जाता है। नियंत्रण सिद्धांत से तकनीकों का उपयोग आम तौर पर उच्च-स्तरीय कार्यों को व्यक्तिगत कमांड में बदलने के लिए किया जाता है जो एक्ट्यूएटर्स को ड्राइव करते हैं, सबसे अधिक बार यांत्रिक संरचना के गतिज और गतिशील मॉडल का उपयोग करते हैं।

लंबे समय तक तराजू या अधिक परिष्कृत कार्यों के साथ, रोबोट को एक संज्ञानात्मक मॉडल के साथ निर्माण और तर्क करने की आवश्यकता हो सकती है।संज्ञानात्मक मॉडल रोबोट, दुनिया का प्रतिनिधित्व करने की कोशिश करते हैं, और दोनों कैसे बातचीत करते हैं।ऑब्जेक्ट्स को ट्रैक करने के लिए पैटर्न मान्यता और कंप्यूटर विजन का उपयोग किया जा सकता है। मैपिंग तकनीकों का उपयोग दुनिया के नक्शे बनाने के लिए किया जा सकता है।अंत में, गति योजना और अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि कैसे कार्य करें।उदाहरण के लिए, एक योजनाकार यह पता लगा सकता है कि बाधाओं को मारने के बिना किसी कार्य को कैसे प्राप्त किया जाए, गिरना, आदि।

आधुनिक वाणिज्यिक रोबोटिक नियंत्रण प्रणाली अत्यधिक जटिल हैं, कई सेंसर और प्रभावकारियों को एकीकृत करते हैं, कई इंटरैक्टिंग डिग्री-ऑफ-फ़्रीडॉम (डीओएफ) होते हैं और ऑपरेटर इंटरफेस, प्रोग्रामिंग टूल और वास्तविक समय क्षमताओं की आवश्यकता होती है। वे व्यापक संचार नेटवर्क से जुड़े हुए हैं और कई मामलों में अब IoT- सक्षम और मोबाइल दोनों हैं। ref> खुली वास्तुकला, स्तरित, उपयोगकर्ता के अनुकूल और 'इंटेलिजेंट' सेंसर-आधारित इंटरकनेक्टेड रोबोट की ओर प्रगति लचीले विनिर्माण प्रणालियों (FMS) से संबंधित पहले की अवधारणाओं से उभरी है, और कई 'ओपन या' हाइब्रिड 'संदर्भ आर्किटेक्चर मौजूद हैं जो सहायता करते हैं।रोबोट नियंत्रण सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के डेवलपर्स पारंपरिक से आगे बढ़ने के लिए, 'बंद' रोबोट नियंत्रण प्रणालियों की पहले धारणाओं का प्रस्ताव किया गया है। ओपन आर्किटेक्चर कंट्रोलर्स को रोबोट उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला की बढ़ती आवश्यकताओं को पूरा करने में बेहतर कहा जाता है, जिसमें सिस्टम डेवलपर्स, एंड उपयोगकर्ताओं और अनुसंधान वैज्ञानिकों सहित, और उद्योग 4.0 से संबंधित उन्नत रोबोट अवधारणाओं को वितरित करने के लिए बेहतर तैनात किया जाता है। रोबोट नियंत्रकों की कई स्थापित विशेषताओं का उपयोग करने के अलावा, जैसे कि स्थिति, वेग और अंतिम प्रभावों के बल नियंत्रण, वे IoT इंटरकनेक्शन और अधिक उन्नत सेंसर संलयन और नियंत्रण तकनीकों के कार्यान्वयन को भी सक्षम करते हैं, जिसमें अनुकूली नियंत्रण, फ़ज़ी नियंत्रण शामिल हैऔर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN)-आधारित नियंत्रण। वास्तविक समय में लागू होने पर, ऐसी तकनीकें संभावित रूप से अज्ञात या अनिश्चित वातावरण में काम करने वाले रोबोटों की स्थिरता और प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं, जो नियंत्रण प्रणालियों को सीखने और पर्यावरणीय परिवर्तनों के अनुकूल बनाने के लिए सक्षम कर सकती हैं। रोबोट नियंत्रकों के लिए संदर्भ आर्किटेक्चर के कई उदाहरण हैं, और उनसे विकसित वास्तविक रोबोट नियंत्रकों के सफल कार्यान्वयन के उदाहरण भी हैं।एक जेनेरिक संदर्भ वास्तुकला और संबंधित इंटरकनेक्टेड, ओपन-आर्किटेक्चर रोबोट और कंट्रोलर कार्यान्वयन का एक उदाहरण माइकल शॉर्ट और सहयोगियों द्वारा 2000 में यूके में सुंदरलैंड विश्वविद्यालय में विकसित किया गया था (चित्र सही)। रोबोट का उपयोग कई अनुसंधान और विकास अध्ययनों में किया गया था, जिसमें वास्तविक समय में उपन्यास उन्नत और बुद्धिमान नियंत्रण और पर्यावरण मानचित्रण विधियों के प्रोटोटाइप कार्यान्वयन शामिल हैं।

स्वायत्तता स्तर
नियंत्रण प्रणालियों में स्वायत्तता के विभिन्न स्तर भी हो सकते हैं।
 * 1) प्रत्यक्ष बातचीत का उपयोग हैप्टिक या टेलीपोरेटेड उपकरणों के लिए किया जाता है, और मानव का रोबोट की गति पर लगभग पूर्ण नियंत्रण है।
 * 2) ऑपरेटर-असिस्ट मोड में मध्यम-से-उच्च स्तर के कार्यों को कमांड करने वाले ऑपरेटर होते हैं, रोबोट के साथ स्वचालित रूप से यह पता लगाने के लिए कि उन्हें कैसे प्राप्त किया जाए।
 * 3) एक स्वायत्त रोबोट समय की विस्तारित अवधि के लिए मानव बातचीत के बिना जा सकता है।स्वायत्तता के उच्च स्तर को आवश्यक रूप से अधिक जटिल संज्ञानात्मक क्षमताओं की आवश्यकता नहीं होती है।उदाहरण के लिए, विधानसभा पौधों में रोबोट पूरी तरह से स्वायत्त हैं लेकिन एक निश्चित पैटर्न में काम करते हैं।

एक अन्य वर्गीकरण मानव नियंत्रण और मशीन गतियों के बीच बातचीत को ध्यान में रखता है।
 * 1) टेलीपोर्ट।एक मानव प्रत्येक आंदोलन को नियंत्रित करता है, प्रत्येक मशीन एक्ट्यूएटर परिवर्तन ऑपरेटर द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है।
 * 2) पर्यवेक्षी।एक मानव सामान्य चाल या स्थिति में परिवर्तन निर्दिष्ट करता है और मशीन अपने एक्ट्यूएटर्स के विशिष्ट आंदोलनों को तय करती है।
 * 3) कार्य-स्तरीय स्वायत्तता।ऑपरेटर केवल कार्य को निर्दिष्ट करता है और रोबोट इसे पूरा करने के लिए खुद को प्रबंधित करता है।
 * 4) पूर्ण स्वायत्तता।मशीन मानव संपर्क के बिना अपने सभी कार्यों को बनाएगी और पूरा करेगी।

अनुसंधान
रोबोटिक्स में अधिकांश शोध विशिष्ट औद्योगिक कार्यों पर नहीं, बल्कि नए प्रकार के रोबोटों की जांच पर, रोबोट के बारे में सोचने या डिजाइन करने के वैकल्पिक तरीके और उन्हें बनाने के नए तरीके पर केंद्रित हैं। अन्य जांच, जैसे कि MIT की साइबरफ्लोरा परियोजना, लगभग पूरी तरह से अकादमिक हैं।

रोबोट डिजाइन में एक पहला विशेष नया नवाचार रोबोट-प्रोजेक्ट्स की खुली सोर्सिंग है। एक रोबोट की उन्नति के स्तर का वर्णन करने के लिए, पीढ़ी के रोबोट शब्द का उपयोग किया जा सकता है। इस शब्द को प्रोफेसर हंस मोरेवेक, कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी रोबोटिक्स इंस्टीट्यूट के प्रमुख अनुसंधान वैज्ञानिक द्वारा रोबोट प्रौद्योगिकी के निकट भविष्य के विकास का वर्णन करने में गढ़ा गया है। पहली पीढ़ी के रोबोट, मोरेवेक ने 1997 में भविष्यवाणी की थी, एक बौद्धिक क्षमता शायद शायद छिपकली के बराबर होनी चाहिए और 2010 तक उपलब्ध होनी चाहिए। क्योंकि पहली पीढ़ी के रोबोट सीखने में असमर्थ होंगे, हालांकि, मोरेवेक ने भविष्यवाणी की कि दूसरी पीढ़ी रोबोट एक होगा पहले से सुधार और 2020 तक उपलब्ध हो गया, बुद्धि के साथ शायद एक माउस की तुलना में। तीसरी पीढ़ी के रोबोट में बंदर की तुलना में खुफिया जानकारी होनी चाहिए। हालांकि चौथी पीढ़ी के रोबोट, मानव खुफिया के साथ रोबोट, प्रोफेसर मोरेवेक भविष्यवाणी करते हैं, संभव हो जाएगा, वह लगभग 2040 या 2050 से पहले होने की भविष्यवाणी नहीं करता है। दूसरा विकासवादी रोबोट है।यह एक ऐसी कार्यप्रणाली है जो डिजाइन रोबोट, विशेष रूप से शरीर के रूप, या गति और व्यवहार नियंत्रकों की मदद करने के लिए विकासवादी गणना का उपयोग करती है।प्राकृतिक विकास के समान, रोबोटों की एक बड़ी आबादी को किसी तरह से प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति दी जाती है, या एक कार्य करने की उनकी क्षमता को फिटनेस फ़ंक्शन का उपयोग करके मापा जाता है।जो लोग सबसे खराब प्रदर्शन करते हैं, उन्हें आबादी से हटा दिया जाता है और एक नए सेट द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, जिनके विजेताओं के आधार पर नए व्यवहार होते हैं।समय के साथ आबादी में सुधार होता है, और अंततः एक संतोषजनक रोबोट दिखाई दे सकता है।यह शोधकर्ताओं द्वारा रोबोट के किसी भी प्रत्यक्ष प्रोग्रामिंग के बिना होता है।शोधकर्ता बेहतर रोबोट बनाने के लिए इस पद्धति का उपयोग करते हैं, और विकास की प्रकृति का पता लगाने के लिए। क्योंकि प्रक्रिया को अक्सर रोबोट की कई पीढ़ियों को सिम्युलेटेड करने की आवश्यकता होती है, इस तकनीक को पूरी तरह से या ज्यादातर सिमुलेशन में चलाया जा सकता है, एक रोबोट सिम्युलेटर सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग करके, फिर वास्तविक रोबोट पर परीक्षण किया जाता है एक बार विकसित एल्गोरिदम काफी अच्छे होते हैं। वर्तमान में, दुनिया भर में लगभग 10 मिलियन औद्योगिक रोबोट मेहनत कर रहे हैं, और जापान अपने विनिर्माण उद्योग में रोबोट का उपयोग करने का उच्च घनत्व वाला शीर्ष देश है।

डायनामिक्स और किनेमेटिक्स
गति के अध्ययन को किनेमेटिक्स और गतिशीलता में विभाजित किया जा सकता है। डायरेक्ट किनेमेटीक्स या फॉरवर्ड किनेमेटिक्स को इसी संयुक्त मूल्यों के ज्ञात होने पर एंड इफ़ेक्टर स्थिति, अभिविन्यास, वेग और त्वरण की गणना को संदर्भित करता है। उलटा कीनेमेटीक्स विपरीत मामले को संदर्भित करता है जिसमें आवश्यक संयुक्त मूल्यों की गणना दी गई अंतिम प्रभाव मूल्यों के लिए की जाती है, जैसा कि पथ योजना में किया गया है। किनेमेटीक्स के कुछ विशेष पहलुओं में अतिरेक की हैंडलिंग (एक ही आंदोलन करने की विभिन्न संभावनाएं), टकराव से बचने और विलक्षणता से बचाव शामिल हैं। एक बार सभी प्रासंगिक पदों, वेगों और त्वरणों की गणना किनेमेटिक्स का उपयोग करके की जाती है, इन आंदोलनों पर बलों के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए गतिशीलता के क्षेत्र से तरीकों का उपयोग किया जाता है। प्रत्यक्ष गतिशीलता एक बार लागू बलों के ज्ञात होने के बाद रोबोट में त्वरण की गणना को संदर्भित करता है। प्रत्यक्ष गतिशीलता का उपयोग रोबोट के कंप्यूटर सिमुलेशन में किया जाता है। उलटा गतिशीलता एक निर्धारित अंत-प्रभावकारी त्वरण बनाने के लिए आवश्यक एक्ट्यूएटर बलों की गणना को संदर्भित करता है। इस जानकारी का उपयोग रोबोट के नियंत्रण एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

ऊपर उल्लिखित प्रत्येक क्षेत्र में, शोधकर्ता नई अवधारणाओं और रणनीतियों को विकसित करने, मौजूदा लोगों में सुधार करने और इन क्षेत्रों के बीच बातचीत में सुधार करने का प्रयास करते हैं। ऐसा करने के लिए, इष्टतम प्रदर्शन और रोबोट के डिजाइन, संरचना और नियंत्रण को अनुकूलित करने के तरीकों के लिए मानदंड विकसित और कार्यान्वित किए जाने चाहिए।

बायोनिक्स और बायोमिमेटिक्स
बायोनिक्स और बायोमिमेटिक्स रोबोट के डिजाइन के लिए जानवरों के लोकोमोशन के शरीर विज्ञान और तरीकों को लागू करते हैं।उदाहरण के लिए, Bionickangaroo का डिजाइन कंगारू कूदने के तरीके पर आधारित था।

क्वांटम कंप्यूटिंग
इस बात पर कुछ शोध किया गया है कि क्या रोबोटिक्स एल्गोरिदम को क्वांटम कंप्यूटर पर अधिक तेज़ी से चलाया जा सकता है, क्योंकि उन्हें डिजिटल कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है।इस क्षेत्र को क्वांटम रोबोटिक्स के रूप में संदर्भित किया गया है।

शिक्षा और प्रशिक्षण
रोबोटिक्स इंजीनियर रोबोट डिजाइन करते हैं, उन्हें बनाए रखते हैं, उनके लिए नए अनुप्रयोग विकसित करते हैं, और रोबोटिक्स की क्षमता का विस्तार करने के लिए अनुसंधान का संचालन करते हैं। रोबोट कुछ मध्य और उच्च विद्यालयों में एक लोकप्रिय शैक्षिक उपकरण बन गए हैं, विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका के कुछ हिस्सों में, साथ ही कई युवा ग्रीष्मकालीन शिविरों में, छात्रों के बीच प्रोग्रामिंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स में रुचि बढ़ाते हैं।

कैरियर प्रशिक्षण
वॉर्सेस्टर पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट (WPI) जैसे विश्वविद्यालयों में स्नातक की डिग्री प्रदान की जाती है। बैचलर्स, मास्टर डिग्री | मास्टर की, और रोबोटिक्स के क्षेत्र में डॉक्टरेट की डिग्री। व्यावसायिक स्कूल रोबोटिक्स में करियर के उद्देश्य से रोबोटिक्स प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।

प्रमाणन
रोबोटिक्स सर्टिफिकेशन स्टैंडर्ड्स एलायंस (आरसीएसए) एक अंतरराष्ट्रीय रोबोटिक्स सर्टिफिकेशन अथॉरिटी है जो विभिन्न उद्योग- और शैक्षिक-संबंधित रोबोटिक्स प्रमाणपत्रों को स्वीकार करता है।

ग्रीष्मकालीन रोबोटिक्स शिविर
कई राष्ट्रीय ग्रीष्मकालीन शिविर कार्यक्रमों में उनके मुख्य पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में रोबोटिक्स शामिल हैं।इसके अलावा, युवा ग्रीष्मकालीन रोबोटिक्स कार्यक्रम अक्सर प्रसिद्ध संग्रहालयों और संस्थानों द्वारा पेश किए जाते हैं।

रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं
दुनिया भर में कई प्रतियोगिताएं हैं।Seaperch पाठ्यक्रम का उद्देश्य सभी उम्र के छात्रों के रूप में है।यह प्रतिस्पर्धा के उदाहरणों की एक छोटी सूची है;अधिक संपूर्ण सूची के लिए रोबोट प्रतियोगिता देखें।

बच्चों के लिए प्रतियोगिताएं 4-9
उम्र पहला संगठन पहला लेगो लीग डिस्कवर प्रदान करता है और पहले लेगो लीग छोटे बच्चों के लिए प्रतियोगिताओं का अन्वेषण करता है।यह प्रतियोगिता का लक्ष्य छोटे बच्चों को विज्ञान और प्रौद्योगिकी के बारे में सीखने का अवसर प्रदान करना है।इस प्रतियोगिता में बच्चे लेगो मॉडल का निर्माण करते हैं और लेगो वेसो रोबोटिक्स किट का उपयोग करने का विकल्प है।

बच्चों की उम्र 9-14
के लिए प्रतियोगिता 9-14 वर्ष की आयु के छात्र फर्स्ट लेगो लीग चैलेंज में प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।यहां, वे हर साल एक केंद्रीय विषय के आसपास स्वायत्त रोबोटिक्स चुनौतियों को हल करने के लिए लेगो माइंडस्टॉर्म या स्पाइक प्राइम का उपयोग करते हैं।इसके अतिरिक्त, टीमों को एक शोध परियोजना, रोबोट डिजाइन और मुख्य मूल्यों पर आंका जाता है।

छात्रों के लिए प्रतियोगिताओं 12-18
उम्र

फर्स्ट टेक चैलेंज 12-18 वर्ष की आयु के छात्रों के लिए डिज़ाइन किया गया है।टीमें एक रोबोट का निर्माण करती हैं जो 18 क्यूब के भीतर फिट होती है, और एक गठबंधन पर प्रतिस्पर्धा करती है, 2 अन्य टीमों के खिलाफ, स्वायत्त और ड्राइवर दोनों नियंत्रित अवधि के साथ, प्रत्येक वर्ष जारी नए खेलों और चुनौतियों के साथ।टीमों को अतिरिक्त रूप से रोबोट डिजाइन, सामुदायिक आउटरीच और एसटीईएम समुदाय के साथ संबंध पर आंका जाता है।

पहली रोबोटिक्स प्रतियोगिता एक छोटी, 6 सप्ताह का मौसम है, जिसमें टीमों ने प्रत्येक सीजन में एक नए गेम में प्रतिस्पर्धा करने के लिए बड़े रोबोट बनाने के लिए काम किया है।मैच प्ले में, रोबोट खेल के पहले 15 सेकंड के दौरान स्वायत्त रूप से आगे बढ़ता है (हालांकि कुछ वर्षों जैसे कि 2019 के डीप स्पेस इस नियम को बदलते हैं), और मैच के बाकी हिस्सों के लिए मैन्युअल रूप से संचालित होता है।

पुराने छात्रों के लिए प्रतियोगिताएं
विभिन्न रोबोकप प्रतियोगिताओं में किशोरों और विश्वविद्यालय के छात्रों की टीमें शामिल हैं।ये प्रतियोगिताएं विभिन्न प्रकार के रोबोट, नृत्य प्रतियोगिताओं और शहरी खोज और बचाव प्रतियोगिताओं के साथ फुटबॉल प्रतियोगिताओं पर ध्यान केंद्रित करती हैं।इन प्रतियोगिताओं में सभी रोबोट स्वायत्त होना चाहिए।इन प्रतियोगिताओं में से कुछ नकली रोबोटों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

AUVSI फ्लाइंग रोबोट, रोबोट नौकाओं और पानी के नीचे रोबोट के लिए प्रतियोगिताओं को चलाता है।

छात्र AUV प्रतियोगिता यूरोप (SAUC-E) मुख्य रूप से स्नातक और स्नातक छात्र टीमों को आकर्षित करता है।AUVSI प्रतियोगिताओं में, रोबोट को पूरी तरह से स्वायत्त होना चाहिए, जबकि वे प्रतियोगिता में भाग ले रहे हैं।

माइक्रोट्रांसैट चैलेंज अटलांटिक महासागर में एक नाव को पालने के लिए एक प्रतियोगिता है।

प्रतियोगिताएं किसी के लिए भी खुली
Robogames रोबोट प्रतियोगिताओं की 50 से अधिक श्रेणियों में प्रतिस्पर्धा करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए खुला है।

फेडरेशन ऑफ इंटरनेशनल रोबोट-सोसर एसोसिएशन ने एफआईआरए विश्व कप प्रतियोगिताओं का संचालन किया है।फ्लाइंग रोबोट प्रतियोगिताएं, रोबोट फुटबॉल प्रतियोगिताएं और अन्य चुनौतियां हैं, जिनमें डॉवेल और सीडी से बने वेटलिफ्टिंग बारबेल शामिल हैं।

रोबोटिक्स आफ्टरस्कूल प्रोग्राम
देश भर के कई स्कूल अपने स्कूल के पाठ्यक्रम में रोबोटिक्स कार्यक्रमों को जोड़ने लगे हैं।आफ्टरस्कूल रोबोटिक्स के लिए कुछ प्रमुख कार्यक्रमों में फर्स्ट रोबोटिक्स प्रतियोगिता, बोटबॉल और बी.ई.एस.टी.रोबोटिक्स। रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं में अक्सर व्यवसाय और विपणन के पहलू के साथ -साथ इंजीनियरिंग और डिजाइन भी शामिल होते हैं।

लेगो कंपनी ने बच्चों को सीखने और कम उम्र में रोबोटिक्स के बारे में उत्साहित करने के लिए एक कार्यक्रम शुरू किया।

decolonial शैक्षिक रोबोटिक्स
Decolonial शैक्षिक रोबोटिक्स decolonial प्रौद्योगिकी की एक शाखा है, और decolonial A.I. दुनिया भर के विभिन्न स्थानों पर अभ्यास किया गया।इस कार्यप्रणाली को शैक्षणिक सिद्धांतों और प्रथाओं जैसे कि उत्पीड़ित और मोंटेसरी विधियों के शिक्षण जैसे प्रथाओं में संक्षेपित किया गया है।और इसका उद्देश्य स्थानीय संस्कृति से रोबोटिक्स सिखाना है, तकनीकी ज्ञान को बहुवचन और मिश्रण करना है।

रोजगार
कई आधुनिक विनिर्माण वातावरण में रोबोटिक्स एक आवश्यक घटक है।जैसे -जैसे कारखाने रोबोट के अपने उपयोग को बढ़ाते हैं, रोबोटिक्स -संबंधित नौकरियों की संख्या बढ़ती है और लगातार बढ़ती जा रही है। उद्योगों में रोबोट के रोजगार ने उत्पादकता और दक्षता बचत में वृद्धि की है और आमतौर पर लाभार्थियों के लिए दीर्घकालिक निवेश के रूप में देखा जाता है।माइकल ओसबोर्न और & nbsp; कार्ल बेनेडिक्ट फ्रे & nbsp; के एक पेपर में पाया गया कि अमेरिका में से 47 प्रतिशत नौकरियों को कुछ अनिर्दिष्ट संख्या में स्वचालन के लिए जोखिम है। इन दावों की आलोचना इस आधार पर की गई है कि सामाजिक नीति, एआई नहीं, बेरोजगारी का कारण बनती है। गार्जियन में 2016 के एक लेख में, स्टीफन हॉकिंग ने कहा कि कारखानों के स्वचालन ने पहले से ही पारंपरिक विनिर्माण में नौकरियों को कम कर दिया है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उदय से इस नौकरी के विनाश को मध्यम वर्गों में गहराई से विस्तारित करने की संभावना है, केवल सबसे अधिक देखभाल, रचनात्मक या के साथपर्यवेक्षी भूमिकाएँ शेष हैं। सितंबर 2021 की रिपोर्ट के अनुसार, रोबोटिक्स उद्योग की कीमत 2020 में $ 45bn थी, और 2030 तक, यह 29% की मिश्रित वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) से बढ़कर 568bn $ 568bn हो गया था, जो रोबोटिक्स और संबंधित उद्योगों में नौकरियों को चला रहा था।<रेफ नाम = रोबोटिक्स - विषयगत अनुसंधान>

व्यावसायिक सुरक्षा और स्वास्थ्य निहितार्थ
EU-OSHA द्वारा तैयार एक चर्चा पत्र इस बात पर प्रकाश डालता है कि रोबोटिक्स का प्रसार व्यावसायिक सुरक्षा और स्वास्थ्य (OSH) के लिए अवसर और चुनौतियों दोनों को प्रस्तुत करता है। रोबोटिक्स के व्यापक उपयोग से उपजी सबसे बड़ा ओएसएच लाभ अस्वास्थ्यकर या खतरनाक वातावरण में काम करने वाले लोगों के लिए प्रतिस्थापन होना चाहिए।अंतरिक्ष, रक्षा, सुरक्षा, या परमाणु उद्योग में, लेकिन रसद, रखरखाव और निरीक्षण में भी, स्वायत्त रोबोट विशेष रूप से गंदे, सुस्त या असुरक्षित कार्यों का प्रदर्शन करने वाले मानव श्रमिकों को बदलने में उपयोगी हैं, इस प्रकार खतरनाक एजेंटों और स्थितियों के लिए श्रमिकों के एक्सपोज़र से बचते हैं औरशारीरिक, एर्गोनोमिक और मनोसामाजिक जोखिमों को कम करना।उदाहरण के लिए, रोबोट का उपयोग पहले से ही दोहराव और नीरस कार्यों को करने के लिए किया जाता है, रेडियोधर्मी सामग्री को संभालने या विस्फोटक वायुमंडल में काम करने के लिए।भविष्य में, कई अन्य अत्यधिक दोहरावदार, जोखिम भरे या अप्रिय कार्य रोबोट द्वारा कृषि, निर्माण, परिवहन, स्वास्थ्य सेवा, अग्निशमन या सफाई सेवाओं जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किए जाएंगे। इसके अलावा, कुछ कौशल हैं जिनके लिए मनुष्य आने वाले कुछ समय के लिए मशीनों से बेहतर अनुकूल होंगे और सवाल यह है कि मानव और रोबोट कौशल का सबसे अच्छा संयोजन कैसे प्राप्त किया जाए। रोबोटिक्स के फायदों में सटीक और दोहराव के साथ भारी शुल्क वाली नौकरियां शामिल हैं, जबकि मनुष्यों के फायदों में रचनात्मकता, निर्णय लेने, लचीलापन और अनुकूलनशीलता शामिल हैं। इष्टतम कौशल को संयोजित करने की आवश्यकता के परिणामस्वरूप सहयोगी रोबोट और मनुष्य एक सामान्य कार्यक्षेत्र को अधिक बारीकी से साझा करते हैं और मैन-रोबोट विलय की सुरक्षा की गारंटी के लिए नए दृष्टिकोणों और मानकों के विकास का नेतृत्व करते हैं। कुछ यूरोपीय देश अपने राष्ट्रीय कार्यक्रमों में रोबोटिक्स को शामिल कर रहे हैं और बेहतर उत्पादकता प्राप्त करने के लिए रोबोट और ऑपरेटरों के बीच एक सुरक्षित और लचीले सहयोग को बढ़ावा देने की कोशिश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, जर्मन फेडरल इंस्टीट्यूट फॉर ऑक्यूपेशनल सेफ्टी एंड हेल्थ (BAUA) विषय मानव-रोबोट सहयोग पर वार्षिक कार्यशालाओं का आयोजन करता है।

भविष्य में, रोबोट और मनुष्यों के बीच सहयोग में विविधता लाई जाएगी, जिसमें रोबोट उनकी स्वायत्तता और मानव-रोबोट सहयोग को पूरी तरह से नए रूपों तक पहुंचाते हैं। वर्तमान दृष्टिकोण और तकनीकी मानक सहयोगी रोबोटों के साथ काम करने के जोखिम से कर्मचारियों को बचाने के उद्देश्य से संशोधित करना होगा।

यह भी देखें

 * कृत्रिम होशियारी
 * स्वायत्त रोबोट
 * क्लाउड रोबोटिक्स
 * संज्ञानात्मक रोबोटिक्स
 * विकासवादी रोबोटिक्स
 * कोहरे रोबोटिक्स
 * रोबोटिक्स की शब्दावली
 * रोबोटिक्स लेखों का सूचकांक
 * Mechatronics
 * बहु-एजेंट प्रणाली
 * रोबोटिक्स की रूपरेखा
 * रोबोएथिक्स
 * रोबोट अधिकार
 * रोबोटिक आर्ट
 * रोबोटिक शासन
 * सॉफ्ट रोबोटिक्स
 * स्व-पुनर्निर्माण मॉड्यूलर रोबोट

बाहरी संबंध

 * IEEE Robotics and Automation Society
 * Investigation of social robots – Robots that mimic human behaviors and gestures.
 * Wired's guide to the '50 best robots ever', a mix of robots in fiction (Hal, R2D2, K9) to real robots (Roomba, Mobot, Aibo).
 * Wired's guide to the '50 best robots ever', a mix of robots in fiction (Hal, R2D2, K9) to real robots (Roomba, Mobot, Aibo).