रोबोटिक्स

रोबोटिक्स कंप्यूटर विज्ञान और अभियांत्रिकी 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 अभियांत्रिकी, इलेक्ट्रिकल अभियांत्रिकी, सूचना अभियांत्रिकी, मेक्ट्रोनिक्स, इलेक्ट्रॉनिक्स, जैव अभियांत्रिकी, कंप्यूटर अभियांत्रिकी, नियंत्रण अभियांत्रिकी, सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी, 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, अभियांत्रिकी 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, एनिमेट, 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 अभियांत्रिकी 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
अगर हम चाहते हैं कि हमारे घरों में काम करने वाले रोबोट वैक्यूम-क्लीनिंग से परे जाएं, तो रोबोटों के लिए संवेदी आसूचना की स्थिति में प्रगति होगी। यदि रोबोट को घरों और अन्य गैर-औद्योगिक वातावरण में प्रभावी ढंग से काम करना है, तो जिस तरह से उन्हें अपने काम करने के लिए निर्देश दिया जाता है, और विशेष रूप से उन्हें रोकने के लिए कहा जाएगा, वह महत्वपूर्ण होगा। जो लोग उनके साथ बातचीत करते हैं, उन्हें रोबोटिक्स में थोड़ा या कोई प्रशिक्षण नहीं दिया जा सकता है, और इसलिए किसी भी इंटरफेस को बेहद सहज होना चाहिए। विज्ञान कथा लेखक आम तौर पर यह भी मानते हैं कि रोबोट अंततः एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के बजाय, बोलने, हाव-भाव और चेहरे के भाव के माध्यम से मनुष्यों के साथ संचार करने में सक्षम होंगे। हालांकि बोलने का तरीका मानव के लिए संवाद का सबसे स्वाभाविक तरीका होगा, लेकिन यह रोबोट के लिए अप्राकृतिक है। यह शायद एक लंबा समय होगा जब रोबोट काल्पनिक रूप से बातचीत करते हैं जैसे C-3PO, या अगली पीढ़ी के स्टार ट्रेक के डेटा। भले ही रोबोटिक्स की वर्तमान स्थिति विज्ञान-कथा से इन रोबोटों के मानकों को पूरा नहीं कर सकती है, रोबोट मीडिया वर्ण (जैसे, वॉल-ई, ​​आर 2-डी 2) दर्शकों की सहानुभूति प्राप्त कर सकते हैं जो भविष्य में वास्तविक रोबोट को स्वीकार करने की लोगों की इच्छा को बढ़ाते हैं। यदि लोग उचित परिस्थितियों में एक सामाजिक रोबोट से मिल सकते हैं तो सामाजिक रोबोट की स्वीकृति भी बढ़ सकती है। अध्ययनों से पता चला है कि रोबोट के साथ बातचीत करने से रोबोट की नकारात्मक भावनाओं को कम किया जा सकता है। हालांकि, अगर पहले से मौजूद नकारात्मक भावनाएं विशेष रूप से मजबूत हैं, तो रोबोट के साथ बातचीत करने से रोबोट के प्रति नकारात्मक भावनाएं बढ़ सकती हैं।

भाषा पहचान
एक मानव से आने वाली ध्वनियों के निरंतर प्रवाह की व्याख्या करना, वास्तविक समय में, एक कंप्यूटर के लिए एक कठिन कार्य है, ज्यादातर बोलने की अत्यधिक परिवर्तनशीलता के कारण। एक ही व्यक्ति द्वारा बोला गया एक ही शब्द स्थानीय ध्वनिकी, मात्रा, पिछले शब्द, स्पीकर को सर्दी है या नहीं, आदि के आधार पर भिन्न लग सकता है। जब स्पीकर का उच्चारण अलग होता है तो यह और भी कठिन हो जाता है।  फिर भी, डेविस, बिडुल्फ और बालासेक के बाद से क्षेत्र में बड़ी प्रगति हुई है, जिसने 1952 में 100 प्रतिशत सटीकता के साथ एक एकल उपयोगकर्ता द्वारा बोले गए दस अंकों को मान्यता दी थी। वर्तमान में, सर्वश्रेष्ठ प्रणाली 95% की सटीकता के साथ, प्रति मिनट 160 शब्दों तक निरंतर, प्राकृतिक भाषण को पहचान सकती है। कृत्रिम बुद्धि की मदद से, आजकल मशीनें लोगों की आवाज़ का उपयोग संतुष्ट या क्रोधित जैसी भावनाओं की पहचान करने के लिए कर सकती हैं ।

रोबोटिक आवाज
मानव के साथ बातचीत के लिए रोबोट को आवाज का उपयोग करने की अनुमति देते समय अन्य बाधाएं मौजूद हैं। सामाजिक कारणों से, कृत्रिम आवाज़ एक संचार माध्यम के रूप में उपेष्टतम साबित होती है, जिससे विभिन्न तकनीकों के माध्यम से रोबोटिक आवाज के भावनात्मक घटक को विकसित करना आवश्यक हो जाता है।  डिफोनिक ब्रांचिंग का एक फायदा यह है कि रोबोट को प्रोजेक्ट करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, जिसे वॉयस टेप, या फोनेम पर ले जाया जा सकता है, जो पहले से ही वॉयस मीडिया पर प्री-प्रोग्राम किया गया है। सबसे शुरुआती उदाहरणों में से एक है लीचिम नामक एक शिक्षण रोबोट, जिसे 1974 में माइकल जे. फ्रीमैन द्वारा विकसित किया गया था।  लीचिम पूर्व-रिकॉर्डेड कंप्यूटर डिस्क पर डिजिटल मेमोरी को अल्पविकसित मौखिक भाषण में बदलने में सक्षम था। इसे द ब्रोंक्स, न्यूयॉर्क में छात्रों को पढ़ाने के लिए प्रोग्राम किया गया था।

हावभाव
भविष्य में, एक रोबोट शेफ को समझाने के लिए कि एक पेस्ट्री कैसे बनाई जाए, या एक रोबोट पुलिस अधिकारी से निर्देश पूछ सकते हैं। इन दोनों मामलों में, हाथ के हाव - भाव बनाने से मौखिक वर्णन में मदद मिलेगी । पहले मामले में, रोबोट मानव द्वारा किए गए इशारों को पहचान रहा होगा, और शायद उन्हें पुष्टि के लिए दोहरा रहा होगा। दूसरे मामले में, रोबोट पुलिस अधिकारी सड़क पर नीचे की ओर संकेत करने के लिए संकेत देगा, फिर सही हो जाएगा। यह संभव है कि संकेत मानव और रोबोट के बीच बातचीत का एक हिस्सा बनेंगे। मानव हाथ के इशारों को पहचानने के लिए बहुत सारी प्रणालियाँ विकसित की गई हैं।

चेहरे क हाव - भाव
चेहरे के भाव दो मनुष्यों के बीच 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। रोबोटिक चेहरों का निर्माण हैनसन रोबोटिक्स द्वारा फ्रबर नामक अपने लोचदार बहुलक का उपयोग करके किया गया है, जो रबर के चेहरे की कोटिंग और एम्बेडेड उपसतह मोटर्स (सर्वो) की लोच के कारण बड़ी संख्या में चेहरे के भावों की अनुमति देता है। कोटिंग और सर्वो धातु की खोपड़ी पर बने होते हैं। एक रोबोट को पता होना चाहिए कि किसी इंसान से कैसे संपर्क करना है, उसके चेहरे की अभिव्यक्ति और शरीर की भाषा के आधार पर। चाहे व्यक्ति खुश हो, भयभीत हो, या पागल दिखने वाला हो, रोबोट से अपेक्षित बातचीत के प्रकार को प्रभावित करता है। इसी तरह, किस्मत जैसे रोबोट और हाल ही में जोड़ा गया, नेक्सी चेहरे के भावों की एक श्रृंखला का उत्पादन कर सकते हैं, जिससे यह मनुष्यों के साथ सार्थक सामाजिक आदान-प्रदान की अनुमति देता है।

कृत्रिम भावनाएं
चेहरे के भाव या इशारों के अनुक्रम से बना कृत्रिम भावनाएं भी उत्पन्न की जा सकती हैं। जैसा कि फिल्म फाइनल फैंटेसी: द स्पिरिट्स विदिन से देखा जा सकता है, इन कृत्रिम भावनाओं की प्रोग्रामिंग जटिल है और इसके लिए बड़ी मात्रा में मानवीय अवलोकन की आवश्यकता होती है। मूवी में इस प्रोग्रामिंग को सरल बनाने के लिए, एक विशेष सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के साथ प्रीसेट बनाए गए थे। इससे फिल्म बनाने के लिए आवश्यक समय की मात्रा कम हो गई। ये प्रीसेट संभवतः वास्तविक जीवन के रोबोट में उपयोग के लिए स्थानांतरित किए जा सकते हैं। कृत्रिम भावनाओं वाले रोबोट का एक उदाहरण अर्मेनियाई आईटी कंपनी एक्सपर टेक्नोलॉजीज द्वारा विकसित रॉबिन द रोबोट है, जो एआई-आधारित पीयर-टू-पीयर इंटरैक्शन का उपयोग करता है। इसका मुख्य कार्य भावनात्मक कल्याण प्राप्त करना है, अर्थात तनाव और चिंता को दूर करना। रॉबिन को चेहरे के भावों का विश्लेषण करने और संदर्भ के अनुसार अपनी भावनाओं को प्रदर्शित करने के लिए अपने चेहरे का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। अमेरिकी क्लीनिकों में बच्चों द्वारा रोबोट का परीक्षण किया गया है, और अवलोकनों से पता चलता है कि रॉबिन ने मिलने और बात करने के बाद बच्चों की भूख और प्रसन्नता को बढ़ा दिया है।

व्यक्तित्व
विज्ञान कथा के कई रोबोटों में एक व्यक्तित्व होता है, जो भविष्य के व्यावसायिक रोबोट में वांछनीय हो सकता है या नहीं। फिर भी, शोधकर्ता रोबोट बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो एक व्यक्‍तित्व प्रतीत होता है: अर्थात् वे एक आंतरिक स्थिति को व्यक्‍त करने की कोशिश करने के लिए ध्वनि, चेहरे की अभिव्यक्‍ति, और शारीरिक भाषा का प्रयोग करते हैं, जो आनन्द, उदासी, या भय हो सकता है । एक व्यावसायिक उदाहरण प्लेटो है, एक खिलौना रोबोट डायनासोर, जो कई प्रकट भावनाओं को प्रदर्शित कर सकता है।

सामाजिक ज्ञान
जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की सोशलली इंटेलिजेंट 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 लक्ष्य सीखता है। इन नई अवधारणाओं को निम्न स्तर के निरंतर सेंसर डेटा से अप्रशिक्षित शिक्षा के माध्यम से संचालित किया जाता है, और कार्य लक्ष्यों को बाद में बेयसियन दृष्टिकोण का उपयोग करके सीखा जाता है। इन अवधारणाओं का उपयोग भविष्य के कार्यों में ज्ञान को स्थानांतरित करने के लिए किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप उन कार्यों को तेजी से सीखने के लिए होता है। परिणाम रोबोट क्यूरी द्वारा प्रदर्शित किए जाते हैं जो एक प्लेट पर एक बर्तन से कुछ पास्ता निकाल कर शीर्ष पर सॉस की सेवा कर सकते हैं।

नियंत्रण
रोबोट की यांत्रिक संरचना को कार्य करने के लिए नियंत्रित किया जाना चाहिए। रोबोट के नियंत्रण में तीन अलग-अलग चरण होते हैं - धारणा, प्रसंस्करण, और क्रिया (रोबोटिक प्रतिमानों)। सेंसर पर्यावरण या रोबोट के बारे में जानकारी देते हैं (जैसे कि रोबोट). उसके जोड़ों की स्थिति या उसके अंतिम प्रभाव। इस जानकारी को संग्रहीत या प्रेषित करने के लिए और एक्ट्यूएटर (मोटर) 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 करता है।

प्रसंस्करण चरण जटिलता में हो सकता है। एक प्रतिक्रियाशील स्तर पर, यह सीधे एक्ट्यूएटर कमांड में रॉ सेंसर जानकारी का अनुवाद कर सकता है। शाफ्ट के आवश्यक टोक़/वेग को प्राप्त करने के लिए इनकोडर फीडबैक संकेतों के आधार पर सीधे मोटर पावर इलेक्ट्रॉनिक गेट्स को फायर करना। 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। कभी-कभी इन अनुमानों से एक तात्कालिक कार्य (जैसे कि ग्रिपर को एक निश्चित दिशा में तब तक ले जाना जब तक कि किसी वस्तु का पता न लगा लिया जाए) का अनुमान लगाया जाता है। नियंत्रण सिद्धांत की तकनीकों का उपयोग आमतौर पर उच्च-स्तरीय कार्यों को अलग-अलग कमांड में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है जो एक्चुएटर्स को चलाते हैं, जो अक्सर यांत्रिक संरचना के गतिज और गतिशील मॉडल का उपयोग करते हैं।

अधिक समय के साथ या अधिक परिष्कृत कार्यों के साथ, रोबोट को एक गुप्त 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। पैटर्न पहचान और कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग वस्तुओं को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। मानचित्रण तकनीकों का उपयोग दुनिया के मानचित्र बनाने के लिए किया जा सकता है। अंततः, गति योजना और अन्य कृत्रिम बुद्धि तकनीकों का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि कैसे कार्य किया जाए। उदाहरण के लिए, एक प्लैनर यह पता लगा सकता है कि बाधाओं को पार किए बिना किसी कार्य को कैसे प्राप्त किया जा सकता है।

आधुनिक वाणिज्यिक रोबोटिक नियंत्रण प्रणाली अत्यधिक जटिल हैं, कई सेंसर और प्रभाव को एकीकृत करते हैं, कई इंटरैक्टिव डिग्रियों-ऑफ-फ्रीडम (डीओएफ) होते हैं और ऑपरेटर इंटरफेस, प्रोग्रामिंग उपकरण और वास्तविक समय क्षमताओं की आवश्यकता होती है। वे अक्सर व्यापक संचार नेटवर्क से जुड़े होते हैं और कई मामलों में अब आईओटी-सक्षम और मोबाइल दोनों होते हैं। ओपन आर्किटेक्चर, लेयर्ड, यूजर फ्रेंडली और ‘इंटेलिजेंट’ सेंसर-आधारित इंटरकनेक्टेड रोबोट्स की दिशा में प्रगति लचीली विनिर्माण प्रणाली (FMS) से संबंधित पहले की अवधारणाओं से उभर कर सामने आई है, और कई 'ओपन या हाइब्रिड' संदर्भ आर्किटेक्चर मौजूद हैं जो रोबोट नियंत्रण सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के डेवलपर्स को पारंपरिक रोबोट नियंत्रण प्रणाली से आगे बढ़ने में मदद करते हैं। ओपन आर्किटेक्चर नियंत्रकों को सिस्टम डेवलपर्स, अंतिम उपयोगकर्ताओं और अनुसंधान वैज्ञानिकों सहित रोबोट उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला की बढ़ती आवश्यकताओं को पूरा करने में बेहतर सक्षम कहा जाता है, और उद्योग 4.0 से संबंधित उन्नत रोबोटिक अवधारणाओं को वितरित करने के लिए बेहतर स्थिति में हैं। रोबोट नियंत्रकों की कई स्थापित सुविधाओं का उपयोग करने के अलावा, जैसे कि स्थिति, वेग और बल नियंत्रण, अंत प्रभाव, वे आईओटी इंटरकनेक्शन और अधिक उन्नत सेंसर फ्यूजन और नियंत्रण तकनीकों के कार्यान्वयन को भी सक्षम करते हैं, जिसमें अनुकूली नियंत्रण, फ़ज़ी नियंत्रण और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN)-आधारित नियंत्रण शामिल है। जब वास्तविक समय में लागू किया जाता है, तो ऐसी तकनीक संभावित रूप से अज्ञात या अनिश्चित वातावरण में काम करने वाले रोबोट की स्थिरता और प्रदर्शन में सुधार कर सकती है, जिससे नियंत्रण प्रणाली को सीखने और पर्यावरण परिवर्तन के अनुकूल बनाने में सक्षम बनाया जा सकता है। रोबोट नियंत्रकों के लिए संदर्भ आर्किटेक्चर के कई उदाहरण हैं, और उनसे विकसित वास्तविक रोबोट नियंत्रकों के सफल कार्यान्वयन के उदाहरण भी 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 सामान्य संदर्भ वास्तुकला और संबंधित परस्पर जुड़े हुए, ओपन-आर्किटेक्चर रोबोट और नियंत्रक कार्यान्वयन का एक उदाहरण 2000 में ब्रिटेन के सुंदरलैंड विश्वविद्यालय में माइकल शॉर्ट और सहयोगियों द्वारा विकसित किया गया था (चित्र दाएं)। 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 का प्रोटोटाइप कार्यान्वयन शामिल था।

स्वायत्तता स्तर
नियंत्रण प्रणालियों में स्वायत्तता के विभिन्न स्तर भी हो सकते हैं।
 * 1) प्रत्यक्ष संपर्क का उपयोग हैप्टिक या टेलीऑपरेटेड उपकरणों के लिए किया जाता है, और रोबोट की गति पर मानव का लगभग पूर्ण नियंत्रण होता है।
 * 2) ऑपरेटर-सहायक मोड में ऑपरेटर द्वारा मध्यम से उच्च स्तर के कार्य होते हैं, रोबोट स्वचालित रूप से यह पता लगाता है कि उन्हें कैसे प्राप्त किया जाए।
 * 3) एक स्वायत्त रोबोट लंबे समय तक मानव संपर्क के बिना जा सकता है । स्वायत्तता के उच्च स्तर को आवश्यक रूप से अधिक जटिल संज्ञानात्मक क्षमताओं की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण के लिए, असेंबली प्लांट 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) टेलीकाम। एक मानव प्रत्येक आंदोलन को नियंत्रित करता है, प्रत्येक मशीन एक्ट्यूएटर परिवर्तन ऑपरेटर द्वारा निर्दिष्ट है।
 * 2) पर्यवेक्षण। एक मानव सामान्य चाल या स्थिति परिवर्तन को निर्दिष्ट करता है और मशीन अपने एक्ट्यूएटर के विशिष्ट आंदोलनों का फैसला करता 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 निर्मित और पूरा करेगी।

अनुसंधान
रोबोटिक्स में अधिकांश अनुसंधान विशिष्ट औद्योगिक कार्यों पर नहीं, बल्कि नए प्रकार के रोबोटों की जांच पर, रोबोटों के बारे में सोचने या डिजाइन करने के लिए वैकल्पिक तरीकों पर, और उनके निर्माण के लिए नए तरीकों पर केंद्रित हैं। अन्य जांच, जैसे एमआईटी की साइबरफोरा परियोजना, लगभग पूरी तरह से शैक्षणिक हैं।

रोबोट डिजाइन में पहला नया नवाचार रोबोट-परियोजनाओं की ओपन सोर्सिंग है। एक रोबोट की उन्नति के स्तर का वर्णन करने के लिए, पीढ़ी के रोबोट शब्द का उपयोग किया जा सकता है। यह शब्द कार्नेगी मेलोन यूनिवर्सिटी रोबोटिक्स इंस्टीट्यूट के प्रमुख अनुसंधान वैज्ञानिक प्रोफेसर हंस मोरावेक ने रोबोट प्रौद्योगिकी के निकट भविष्य के विकास का वर्णन करते हुए गढ़ा है। पहली पीढ़ी के रोबोट, मोरावेक ने 1997 में भविष्यवाणी की थी कि एक बौद्धिक क्षमता होनी चाहिए जो शायद छिपकली की तुलना में होनी चाहिए और 2010 तक उपलब्ध होनी चाहिए, क्योंकि पहली पीढ़ी का रोबोट सीखने में असमर्थ होगा, हालांकि, मोरावेक ने भविष्यवाणी की कि दूसरी पीढ़ी का रोबोट पहले की तुलना में एक सुधार होगा और 2020 तक उपलब्ध हो जाएगा। तीसरी पीढ़ी के रोबोट में एक बंदर की तरह बुद्धि होनी चाहिए। हालांकि चौथी पीढ़ी के रोबोट, मानव बुद्धि वाले रोबोट, प्रोफेसर मोरवेक भविष्यवाणी करते हैं, संभव हो जाएगा, वह 2040 या 2050 के आसपास ऐसा होने की भविष्यवाणी नहीं करते हैं।

दूसरा है विकासवादी रोबोट। यह एक पद्धति है जो रोबोट को डिजाइन करने में मदद करने के लिए विकासवादी गणना का उपयोग करती है, विशेष रूप से शरीर के रूप, या गति और व्यवहार नियंत्रक। प्राकृतिक विकास के समान ही, रोबोट की एक बड़ी आबादी को किसी तरह से प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति दी जाती है, या किसी कार्य को करने की उनकी क्षमता को एक फिटनेस फ़ंक्शन का उपयोग करके मापा जाता है। जो सबसे खराब प्रदर्शन करते हैं उन्हें आबादी से हटा दिया जाता है और एक नए सेट द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, जिसमें विजेताओं के आधार पर नए व्यवहार होते हैं। समय के साथ जनसंख्या में सुधार होता है, और अंततः एक संतोषजनक रोबोट दिखाई देता है। यह शोधकर्ताओं द्वारा रोबोट की किसी भी प्रत्यक्ष प्रोग्रामिंग के बिना होता है। शोधकर्ताओं ने इस विधि का उपयोग बेहतर रोबोट बनाने और विकास की प्रकृति का पता लगाने के लिए किया है। क्योंकि इस प्रक्रिया में अक्सर कई पीढ़ियों के रोबोट का अनुकरण 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 विकसित एल्गोरिदम के अच्छे होने के बाद वास्तविक रोबोट पर परीक्षण किया जा सकता है। वर्तमान में, दुनिया भर में लगभग 10 मिलियन औद्योगिक रोबोट हैं, और जापान अपने विनिर्माण उद्योग में रोबोट का उपयोग करने का उच्च घनत्व वाला शीर्ष देश है।

गतिकी और शुद्धगति विज्ञान
गति के अध्ययन को गतिकी और शुद्धगति विज्ञान में विभाजित किया जा सकता है। प्रत्यक्ष  शुद्धगति विज्ञान या फॉरवर्ड  शुद्धगति विज्ञान, संबंधित संयुक्त मूल्यों को ज्ञात होने पर अंत प्रभावक स्थिति, अभिविन्यास, वेग और त्वरण की गणना को संदर्भित करता है। व्युत्क्रम गतिकी विपरीत स्थिति को संदर्भित करता है जिसमें आवश्यक संयुक्त मूल्यों की गणना दी गई अंतिम प्रभावक मूल्यों के लिए की जाती है, जैसा कि पथ योजना में किया गया है। शुद्धगति विज्ञान के कुछ विशेष पहलुओं में अतिरेक (एक ही आंदोलन के प्रदर्शन की अलग संभावना), टकराव से बचाव और विलक्षणता से बचाव शामिल हैं। एक बार जब सभी प्रासंगिक पदों, वेगों और त्वरकों की गणना  शुद्धगति विज्ञान का उपयोग करके की जाती है, तो गतिशीलता के क्षेत्र से तरीकों का उपयोग इन आंदोलनों पर बलों के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। प्रत्यक्ष गतिशीलता (direct dynamics) एक बार लागू बलों के ज्ञात होने के बाद रोबोट में त्वरकों की गणना को संदर्भित करता है। प्रत्यक्ष गतिशीलता का प्रयोग रोबोट के कंप्यूटर सिमुलेशन में किया जाता है। व्युत्क्रम गतिशीलता एक निर्धारित अंत-प्रभाव त्वरण बनाने के लिए आवश्यक एक्ट्यूएटर बलों की गणना को संदर्भित करता है। इस जानकारी का उपयोग रोबोट के नियंत्रण एल्गोरिदम में सुधार के लिए किया जा सकता है।

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

बायोनिक्स और बायोमिमेटिक्स
बायोनिक और बायोमिमेटिक्स रोबोट के डिजाइन के लिए शरीर विज्ञान और जानवरों की हरकत के तरीकों को लागू करते हैं। उदाहरण के लिए, बायोनिक कंगारू का डिज़ाइन कंगारुओं के कूदने के तरीके पर आधारित था।

क्वांटम कंप्यूटिंग
कुछ शोध हुए हैं कि क्या रोबोटिक्स एल्गोरिदम को क्वांटम कंप्यूटर पर अधिक तेजी से चलाया जा सकता है, जितना कि उन्हें डिजिटल कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है। इस क्षेत्र को क्वांटम रोबोटिक्स कहा जाता है।

शिक्षा और प्रशिक्षण
रोबोटिक्स इंजीनियर रोबोट को डिजाइन करते हैं, उनका रखरखाव करते हैं, उनके लिए नए एप्लिकेशन विकसित करते हैं, और रोबोटिक्स की क्षमता का विस्तार करने के लिए अनुसंधान करते हैं। रोबोट कुछ मध्य और उच्च विद्यालयों में एक लोकप्रिय शैक्षिक उपकरण बन गए हैं, विशेष रूप से अमेरिका, के कुछ हिस्सों के साथ-साथ कई युवा ग्रीष्मकालीन शिविरों में, प्रोग्रामिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, और रोबोटिक्स में रुचि बढ़ा रहे हैं।

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

प्रमाणन
रोबोटिक्स प्रमाणन मानक गठबंधन (RCSA) एक अंतरराष्ट्रीय रोबोटिक्स प्रमाणन प्राधिकरण है जो विभिन्न उद्योग और शैक्षणिक-संबंधित रोबोटिक्स प्रमाणन प्रदान करता है।

ग्रीष्मकालीन रोबोटिक्स शिविर
कई राष्ट्रीय समर कैम्प कार्यक्रमों में रोबोटिक्स को उनके मुख्य पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में शामिल किया गया है। इसके अलावा, युवा ग्रीष्मकालीन रोबोटिक्स कार्यक्रम अक्सर प्रसिद्ध संग्रहालयों और संस्थानों द्वारा प्रस्तुत किए जाते हैं।

रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं
दुनियाभर में कई तरह की प्रतियोगिताएं हैं। इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य सभी उम्र के छात्रों के रूप में है। यह प्रतिस्पर्धा उदाहरणों की एक छोटी सूची है; अधिक पूर्ण सूची के लिए रोबोट प्रतियोगिता देखें।

4-9 वर्ष की आयु के बच्चों के लिए प्रतियोगिताएं
पहला संगठन युवा बच्चों के लिए पहला LEGO लीग डिस्कवर और पहला लेगो लीग एक्सप्लोर प्रतियोगिता प्रदान करता है। इस प्रतियोगिता का उद्देश्य युवा बच्चों को विज्ञान और प्रौद्योगिकी के बारे में सीखने का अवसर प्रदान करना है। इस प्रतियोगिता में बच्चे LEGO मॉडल का निर्माण करते हैं और उनके पास LEGO वेडो रोबोटिक्स किट का उपयोग करने का विकल्प होता है।

9-14 आयु के बच्चों के लिए प्रतियोगिताएं
9 से 14 वर्ष की आयु के छात्र पहले LEGO लीग चैलेंज में प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। यहां, वे प्रत्येक वर्ष एक केंद्रीय विषय के आसपास स्वायत्त रोबोटिक्स चुनौतियों का समाधान करने के लिए LEGO माइंडस्टॉर्म या स्पाइक प्राइम का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, टीमों को एक शोध परियोजना, रोबोट डिजाइन और प्रमुख मूल्यों पर आंका जाता है।

12 से 18 वर्ष की आयु के छात्रों के लिए प्रतियोगिताएं
पहली तकनीकी चुनौती 12 से 18 वर्ष की आयु के छात्रों के लिए तैयार की गई है। टीमें एक रोबोट का निर्माण करती हैं जो 18 क्यूब के भीतर फिट होता है, और एक गठबंधन पर प्रतिस्पर्धा करती है, 2 अन्य टीमों के खिलाफ, दोनों स्वायत्त और ड्राइवर नियंत्रित अवधियों के साथ, हर साल नए खेल और चुनौतियों के साथ। टीमों को रोबोट डिजाइन, सामुदायिक आउटरीच और स्टेम समुदाय के साथ संबंध पर अतिरिक्त जज किया जाता है।

पहली रोबोटिक्स प्रतियोगिता एक छोटा, 6 सप्ताह का सत्र है, जिसमें टीमें प्रत्येक सत्र में एक नए गेम में प्रतिस्पर्धा करने के लिए बड़े रोबोट बनाने के लिए काम कर रही हैं। मैच प्ले में, रोबोट खेल के पहले 15 सेकंड के दौरान स्वायत्त रूप से चलता है (हालांकि कुछ साल जैसे कि 2019 का डीप स्पेस इस नियम को बदल देता है), और बाकी मैच के लिए मैन्युअल रूप से संचालित होता है।

पुराने छात्रों के लिए प्रतियोगिताएं
विभिन्न रोबोकअप 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 होने चाहिए। इनमें से कुछ प्रतियोगिताओं में नकली रोबोट पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

AUVSI उड़ान रोबोट, रोबोट नावों और पानी के नीचे रोबोट के लिए प्रतियोगिताएं चलाता है।

छात्र AUV प्रतियोगिता यूरोप (SAUC-E) मुख्य रूप से स्नातक और स्नातक छात्र टीमों को आकर्षित करता है। AUVSI प्रतियोगिताओं की तरह, रोबोट को प्रतियोगिता में भाग लेते समय पूरी तरह से स्वायत्त होना चाहिए।

माइक्रोट्रांसैट चैलेंज अटलांटिक महासागर के पार नाव चलाने की एक प्रतियोगिता है।

प्रतियोगिताएं किसी के लिए भी खुली हैं
रोबोट प्रतियोगिताओं की 50 से अधिक श्रेणियों में प्रतिस्पर्धा करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए रोबोट गेम खुले हैं।

फेडरेशन ऑफ इंटरनेशनल रोबोट-सॉकर एसोसिएशन के पास फिरा विश्व कप प्रतियोगिताएं हैं। इसमें फ्लाइंग रोबोट प्रतियोगिताएं, रोबोट फुटबॉल प्रतियोगिताएं और अन्य चुनौतियां भी शामिल हैं, जिनमें डॉवल और सीडीएस से बने भारोत्तोलन बार्बेल शामिल हैं।

रोबोटिक्स आफ्टरस्कूल प्रोग्राम
देश भर के कई स्कूल अपने स्कूल के बाद के पाठ्यक्रम में रोबोटिक्स कार्यक्रम जोड़ना शुरू कर रहे हैं। स्कूल के बाद रोबोटिक्स के कुछ प्रमुख कार्यक्रमों में पहली रोबोटिक्स प्रतियोगिता, बॉटबॉल और B.E.S.T. शामिल हैं। रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं में अक्सर व्यवसाय और विपणन के साथ-साथ अभियांत्रिकी और डिजाइन के पहलुओं को शामिल किया जाता है।

Lego कंपनी ने बच्चों को रोबोटिक्स के बारे में सीखने और उत्साहित होने के लिए एक कार्यक्रम शुरू किया।

डिकोलोनियल शैक्षिक रोबोटिक्स
डेकोलोनियल एजुकेशनल रोबोटिक्स डिकोलोनियल टेक्नोलॉजी की एक शाखा है, और डेकोलोनियल A.I., दुनिया भर के विभिन्न स्थानों में प्रचलित है। इस पद्धति को शैक्षणिक सिद्धांतों और प्रथाओं जैसे कि उत्पीड़ित और मोंटेसरी विधियों की शिक्षाशास्त्र में संक्षेपित किया गया है। और इसका उद्देश्य स्थानीय संस्कृति से रोबोटिक्स सिखाना, तकनीकी ज्ञान का बहुलीकरण और मिश्रण करना है।

रोजगार
रोबोटिक्स कई आधुनिक विनिर्माण वातावरण में एक आवश्यक घटक है। जैसे-जैसे कारखाने रोबोट का उपयोग बढ़ाते हैं, रोबोटिक्स से संबंधित नौकरियों की संख्या बढ़ती जा रही 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 एक दीर्घकालिक निवेश के रूप में देखा जाता है। माइकल ओसबर्न और कार्ल बेनेडिक्ट फ्रेई के एक शोधपत्र में पाया गया कि 47 प्रतिशत अमेरिकी नौकरियों के स्वचालन के जोखिम में हैं। इन दावों की इस आधार पर आलोचना की गई है कि सामाजिक नीति, एआई नहीं, बेरोजगारी का कारण बनती है। द गार्जियन में 2016 के एक लेख में, स्टीफन हॉकिंग ने कहा कि कारखानों के स्वचालन ने पहले ही पारंपरिक विनिर्माण में नौकरियों को नष्ट कर दिया है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ने से इस नौकरी के विनाश को मध्य वर्गों में गहरे तक ले जाने की संभावना है, जिसमें केवल सबसे अधिक देखभाल, रचनात्मक या पर्यवेक्षी भूमिका शेष है।

ग्लोबल डेटा सितंबर 2021 की एक रिपोर्ट के अनुसार, रोबोटिक्स उद्योग 2020 में 45 बिलियन डॉलर का था, और 2030 तक, यह 29% से 568 बिलियन डॉलर के यौगिक वार्षिक विकास दर (CAGR) पर बढ़ जाएगा, रोबोटिक्स और संबंधित उद्योगों में नौकरी चलाएगा।

व्यावसायिक सुरक्षा और स्वास्थ्य प्रभाव
यूरोपीय संघ-ओशा द्वारा तैयार एक चर्चा पत्र में बताया गया है कि रोबोटिक्स के प्रसार से व्यावसायिक सुरक्षा और स्वास्थ्य (ओएसएच) के लिए अवसर और चुनौतियां दोनों सामने आती हैं।

रोबोटिक्स के व्यापक उपयोग से होने वाले सबसे बड़े ओएसएच लाभों को अस्वास्थ्यकर या खतरनाक वातावरण में काम करने वाले लोगों के लिए प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए। अंतरिक्ष, रक्षा, सुरक्षा, या परमाणु उद्योग में, लेकिन लॉजिस्टिक्स, रखरखाव, और निरीक्षण में भी, स्वायत्त रोबोट विशेष रूप से गंदे, सुस्त या असुरक्षित कार्य करने वाले मानव श्रमिकों की जगह लेने में उपयोगी होते हैं, इस प्रकार खतरनाक एजेंटों और स्थितियों के लिए श्रमिकों के एक्सपोजर से बचते हैं और भौतिक, एर्गोनोमिक और मनोवैज्ञानिक जोखिमों को कम करते हैं। उदाहरण के लिए, रोबोट पहले से ही पुनरावर्ती और मोनोटोनस कार्यों को करने के लिए, रेडियोधर्मी सामग्री को संभालने के लिए या विस्फोटक वातावरण में काम करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। भविष्य में, कृषि, निर्माण, परिवहन, स्वास्थ्य देखभाल, अग्नि शमन या सफाई सेवाओं जैसे विभिन्न क्षेत्रों में रोबोट द्वारा कई अन्य अत्यधिक दोहराए गए, जोखिम भरे या अप्रिय कार्य किए जाएंगे।

इसके अलावा, कुछ कौशल हैं, जिनके लिए मनुष्य आने वाले कुछ समय के लिए मशीनों की तुलना में बेहतर अनुकूल होंगे और सवाल यह है कि मानव और रोबोट कौशल के सर्वश्रेष्ठ संयोजन को कैसे प्राप्त किया जाए। रोबोटिक्स के फायदों में सटीकता और पुनरावृत्ति के साथ भारी ड्यूटी नौकरियां शामिल हैं, जबकि मनुष्यों के फायदे में रचनात्मकता, निर्णय लेने, लचीलापन और अनुकूलनशीलता शामिल हैं। इष्टतम कौशल को जोड़ने की आवश्यकता के परिणामस्वरूप सहयोगी रोबोट और मानव एक सामान्य कार्यस्थान को अधिक बारीकी से साझा करते हैं और मानव-रोबोट विलय की सुरक्षा की गारंटी के लिए नए दृष्टिकोण और मानकों का विकास हुआ है। कुछ यूरोपीय देश अपने राष्ट्रीय कार्यक्रमों में रोबोटिक्स को शामिल कर रहे हैं और बेहतर उत्पादकता हासिल करने के लिए रोबोट और ऑपरेटरों के बीच एक सुरक्षित और लचीला सहयोग को बढ़ावा देने की कोशिश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, जर्मन फेडरल इंस्टीट्यूट फॉर ऑक्यूपेशनल सेफ्टी एंड हेल्थ (BAuA) मानव-रोबोट सहयोग विषय 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।

उपयोगकर्ता का अनुभव
महान उपयोगकर्ता अनुभव प्रत्येक उपयोगकर्ता समूह की जरूरतों, अनुभवों, व्यवहारों, भाषा और संज्ञानात्मक क्षमताओं और अन्य कारकों की भविष्यवाणी करता है। इसके बाद यह इन अंतर्दृष्टि का उपयोग किसी उत्पाद या समाधान का उत्पादन करने के लिए करता है जो अंततः उपयोगी और प्रयोग योग्य होता है। रोबोट के लिए, उपयोगकर्ता अनुभव रोबोट के इच्छित कार्य और पर्यावरण की समझ के साथ शुरू होता है, जबकि किसी भी संभावित सामाजिक प्रभाव पर विचार करते हुए रोबोट का मानव संचालन और इसके साथ बातचीत पर हो सकता है।

यह संचार को संकेतों के माध्यम से सूचना के संचरण के रूप में परिभाषित करता है, जो स्पर्श, ध्वनि, गंध और दृष्टि के माध्यम से देखे जाने वाले तत्व हैं। लेखक कहता है कि संकेत प्रेषक को रिसीवर से जोड़ता है और इसमें तीन भाग होते हैं: संकेत, जो वह संदर्भित करता है, और दुभाषिया। शरीर के आसन और हाव - भाव, चेहरे के हाव - भाव, हाथ और सिर की गतियां सभी गैर - क्रियात्मक व्यवहार और संचार का हिस्सा हैं । जब मानव-रोबोट बातचीत की बात आती है तो रोबोट इसका अपवाद नहीं हैं। इसलिए, मनुष्य अपनी परिभाषित विशेषताओं को व्यक्त करने के लिए अपने मौखिक और गैर-शाब्दिक व्यवहार का उपयोग करते हैं। इसी तरह, सामाजिक रोबोट को मानव जैसे व्यवहार करने के लिए इस समन्वय की आवश्यकता है।

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).