stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
روبوتية
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات الطائرة

إن طائرة الركاب الحديثة هي في الأساس روبوت طائر مع وجود شخصين لإدارتها. يمكن للطيار الآلي التحكم في الطائرة لكل مرحلة من مراحل الرحلة بما في ذلك الإقلاع والطيران العادي وحتى الهبوط. هناك الروبوتات الطائرة الأخرى غير مأهولة بالسكان والتي تُعرف باسم الطائرة بدون طيار (بالإنجليزية: unmanned aerial vehicles (UAVs))‏. إن الطائرات يمكن أن تكون أصغر وأخف وزنًا بدون وجود طيار بشري على متنها ويمكنها أن تطير إلى منطقة خطرة لتنفيذ مهام المراقبة العسكرية. يمكن لبعض هذه الطائرات بدون طيار إطلاق النار على أهداف تحت القيادة. يتم أيضًا تطوير الطائرات بدون طيار التي يمكنها إطلاق النار على الأهداف تلقائيًا دون الحاجة إلى أمر من الإنسان. تشمل الروبوتات الطائرة الأخرى صواريخ كروز الجوالة وإنتوموبتر وروبوت طائرة الهليكوبتر الصغيرة من إبسون. تمتلك الروبوتات مثل حمامة الهواء وشعاع الهواء وهلام الهواء أجسامًا أخف من الهواء حيث يتم دفع هذه الروبوتات بواسطة الدواسات وتوجيهها بواسطة السونار.
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات الثعبانية الشكل

تم تطوير العديد من روبوتات الثعابين بنجاح. إن هذه الروبوتات الثعبانية تستطيع تقليد الطريقة التي تتحرك بها الثعابين الحقيقية حيث يمكن لهذه الروبوتات التنقل في أماكن ضيقة للغاية مما يعني أنه قد يتم استخدامها يومًا ما للبحث عن الأشخاص المحاصرين في المباني المنهارة. يمكن لروبوت الثعبان الياباني إيه سي إم - أر خمسة (بالإنجليزية: ACM-R5)‏  التنقل على اليابسة وفي الماء.
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات المتزلجة

تم تطوير عدد قليل من روبوتات التزلج أحدها عبارة عن جهاز متعدد الأوضاع للمشي والتزلج. يمتلك هذا الروبوت أربعة أرجل مع عجلات غير مزودة بمحركات والتي يمكن أن تتحرك أو تتدحرج. يمكن لروبوت آخر هو بلين (بالإنجليزية: Plen)‏ استخدام لوح تزلج مصغر أو حذاء تزلج والقيام بالتزلج عبر سطح المكتب.
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات المتسلقة

تم استخدام عدة أساليب مختلفة لتطوير الروبوتات التي لديها القدرة على تسلق الأسطح الشاقولية. إن الأسلوب الأول المستخدم هو تقليد ومحاكاة حركات المتسلق البشري على جدار يحتوي على نتوءات؛ حيث يعمل الروبوت على تعديل مركز الكتلة الخاص به وتحريك كل طرف بدوره لكسب قوة الرفع المطلوبة للتسلق. مثال على ذلك هو الروبوت كابوتشين (بالإنجليزية: Capuchin)‏ الذي قام بتصنيعه الدكتور روكسيانغ تزانغ في جامعة ستانفورد في كاليفورنيا. إن الطريقة الثانية تستخدم طريقة حيوان أبو بريص في تسلقه للجدران الشاقولية حيث نجد أن وسادات أصابع الأقدام لديه متحورة ومتخصصة لتمكنه من تسلق الجدران والتي يمكن أن تعمل على الأسطح الملساء مثل الزجاج الشاقولي. إن الأمثلة على هذا الأسلوب تتضمن الروبوت وولبوت (بالإنجليزية: Wallbot)‏ والروبوت ستيكيبوت (بالإنجليزية: Stickybot)‏.
ذكرت صحيفة « تشاينا تكنولوجي ديلي» في 15 نوفمبر عام 2008 أن الدكتور لي هيو يونغ ومجموعته البحثية لشركة نيو كونسبت إيركرافت (تشوهاى) المحدودة قد طوروا بنجاح روبوت أبو بريص إلكتروني يدعى «سبيدي فريلاندر». وفقًا للدكتور يونغ يمكن لروبوت أبو بريص التسلق سريعًا لأعلى ولأسفل مجموعة متنوعة من جدران المباني والتنقل عبر الشقوق الأرضية والجدارية والمشي مقلوبًا على السقف. كما إن بنجاح روبوت أبو بريص الإلكتروني كان قادرًا على التكيف مع أسطح الزجاج الأملس والجدران الخشنة واللزجة والمغبرة بالإضافة إلى أنواع مختلفة من المواد المعدنية. إن روبوت أبو بريص الإلكتروني يمكنه أيضًا تحديد العقبات والالتفاف عليها تلقائيًا بنجاح. كانت مرونة وسرعة روبوت أبو بريص الإلكتروني مماثلة لتلك الخاصة بحيوان أبو بريص الطبيعي. إن الطريقة الثالثة هي محاكاة وتقليد حركة ثعبان يتسلق عمودًا.
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات السابحة (السمكية)

تم حساب أنه عند الحركة المائية المتمثلة بالسباحة يمكن لبعض الأسماك أن تحقق كفاءة دفع بحري تتجاوز 90٪. علاوة على ذلك يمكن لهذه الأسماك تحقق تتسارعا في حركتها وتناور بشكل أفضل بكثير من أي قارب أو غواصة تم صنعها من قبل الإنسان حتى الآن، وإن هذه الأسماك تنتج ضوضاء أقل واضطراب مياه أقل لذلك يرغب العديد من الباحثين الذين يدرسون الروبوتات المتخصصة للعمل تحت الماء في نسخ هذا النوع من الحركة. ومن الأمثلة البارزة السمكة الروبوتية جي 9 (بالإنجليزية: Robotic Fish G9)‏ التي تم تطويرها من قبل قسم علوم الكمبيوتر في جامعة إسيكس. مثال آخر هو سمكة التونة الروبوتية التي بناها معهد الروبوتات الميدانية لتحليل حركة الأسماك ونمذجتها رياضيًا. إن روبوت البطريق المائي (بالإنجليزية: Aqua Penguin)‏  الذي صممه وصنعه فيستو الألماني هو شكل مبسط يحاكي طريقة الدفع بواسطة «الزعانف» الأمامية لطيور البطريق. لقد قام فيستو أيضًا ببناء روبوت الحبار المائي (بالإنجليزية: Aqua Ray)‏ وروبوت قنديل البحر المائي (بالإنجليزية: Aqua Jelly)‏ اللذين يحاكيان حركة حبار مانتا وقنديل البحر على التوالي.
في عام 2014 تم تطوير روبوت آي سبلاش - اثنان (بالإنجليزية: iSplash -II)‏ من قبل طالب الدكتوراه ريتشارد جيمس كلافام والبروفيسور هوشينغ هيو في جامعة إسيكس. إن روبوت آي سبلاش اثنان كان أول سمكة روبوتية قادرة على التفوق في الأداء على الأسماك الكارنجية الشكل الحقيقية (بالإنجليزية: carangiform fish)‏ من حيث متوسط السرعة القصوى (تقاس بأطوال الجسم / ثانية) والتحمل وهي المدة التي يتم فيها الحفاظ على السرعة القصوى. لقد حققت هذه السمكة الروبوتية سرعات سباحة وصلت إلى 11.6 مرة طول جسمها / الثانية (وهذه يعني 3.7 متر / ثانية). كان الروبوت السمكي آي سبلاش - واحد (بالإنجليزية: iSplash -I)‏ الذي تم الكشف عنه في عام 2014 هو أول منصة روبوتية تطبق حركة سباحة كارنجية الشكل باستخدام كامل طول الجسم (بالإنجليزية: full-body length carangiform swimming motion)‏ والتي وُجد أنها تزيد سرعة السباحة بنسبة 27٪ مقارنة مع النهج التقليدي للحركة موجية الشكل المقيدة خلفيا.
المكونات > طرق الحركة الأخرى > الروبوتات المبحرة باستخدام الأشرعة

لقد تم تطوير روبوتات المراكب الشراعية من أجل إجراء قياسات على سطح المحيط. إن روبوت المراكب الشراعية النموذجي هو فايموس (بالإنجليزية: Vaimos)‏  الذي تم بناؤه من قبل إفريمير (بالإنجليزية: IFREMER)‏ وانستا - بريتاني (بالإنجليزية: ENSTA-Bretagne)‏. نظرًا لأن قوة الدفع البحري لروبوتات المراكب الشراعية تستخدم طاقة الريح فإن طاقة البطاريات تستخدم فقط للكمبيوتر وللاتصالات وللمشغلات (لضبط الدفة والشراع). إذا كان الروبوت مزودًا بألواح شمسية يمكن حينها للروبوت نظريًا التنقل إلى الأبد. إن المسابقتان الرئيسيتان لروبوتات المراكب الشراعية هما بطولة العالم للإبحار الآلي (بالإنجليزية: WRSC)‏ والتي تقام كل عام في أوروبا و بطولة الروبوت المبحر بالأشرعة (بالإنجليزية: Sailbot)‏.
المكونات > التفاعل والملاحة البيئية

على الرغم من أن نسبة كبيرة من الروبوتات قيد التشغيل اليوم إما يتحكم فيها الإنسان أو تعمل في بيئة ثابتة إلا أن هناك اهتمامًا متزايدًا بالروبوتات التي يمكنها العمل بشكل مستقل في بيئة ديناميكية. تتطلب هذه الروبوتات مزيجًا من أجهزة وبرامج الملاحة لاجتياز بيئتها. على وجه الخصوص يمكن للأحداث غير المتوقعة (مثل الأشخاص والعوائق الأخرى غير الثابتة) أن تسبب مشاكل أو تصادمات. إن بعض الروبوتات المتقدمة للغاية مثل روبوت أسيمو وروبوت مينو تمتلك بشكل خاص أجهزة وبرامج ملاحة جيدة. كما أن السيارات ذاتية التحكم والمركبة الذكية بدون سائق من تصميم ارنست ديكمان والمدخلات في سباق التحدي الكبير داربا قادرة على استشعار البيئة جيدًا واتخاذ قرارات ملاحية بناءً على هذه المعلومات الواردة إليها عن طريق سرب من الروبوتات المستقلة. تستخدم معظم هذه الروبوتات جهاز ملاحة باستخدام نظام التموضع العالمي GPS مع نقاط مسار جنبًا إلى جنب مع الرادار حيث يتم دمجها أحيانًا مع بيانات حسية أخرى مثل الليدار (نظام قياس المسافات باستخدام الليزر) وكاميرات الفيديو وأنظمة التوجيه بالقصور الذاتي لتحسين التنقل بين نقاط الطريق.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت

يجب أن تتقدم أحدث التقنيات في الذكاء الحسي للروبوتات من خلال عدة أوامر من حيث الحجم إذا أردنا أن تتجاوز الروبوتات التي تعمل في منازلنا مجرد تنظيف الأرضيات بالمكنسة الكهربائية. إذا كان للروبوتات أن تعمل بشكل فعال في المنازل والبيئات غير الصناعية الأخرى فإن الطريقة التي يتم توجيهها لأداء وظائفها وخاصة كيفية إخبارها بالتوقف ستكون ذات أهمية حاسمة. قد يكون لدى الأشخاص الذين يتفاعلون مع هذه الروبوتات تدريبًا ضئيلًا أو معدومًا في مجال الروبوتات وبالتالي يجب أن تكون أي واجهة لهذه الروبوتات بديهية للغاية. يفترض مؤلفو الخيال العلمي أيضًا أن الروبوتات ستكون في النهاية قادرة على التواصل مع البشر من خلال الكلام والإيماءات وتعبيرات الوجه بدلاً من واجهة سطر الأوامر. على الرغم من أن الكلام سيكون الطريقة الأكثر طبيعية لتواصل الإنسان إلا أنه غير طبيعي بالنسبة للروبوت. من المحتمل أن يمر وقت طويل قبل أن تتفاعل الروبوتات بشكل طبيعي مثل روبوتات الخيال العلمي كما هو حال روبوت سي ثري بي أو (بالإنجليزية: C-3PO)‏ أو روبوت البيانات (بالإنجليزية: Data)‏ في مسلسل ستار تريك، الجيل القادم (بالإنجليزية: Star Trek)‏ الخياليين.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > التعرف على الكلام

يعد تفسير التدفق المستمر للأصوات القادمة من الإنسان في الوقت الفعلي مهمة صعبة لجهاز الكمبيوتر ويرجع ذلك في الغالب إلى التباين الكبير في الكلام. قد تبدو الكلمة نفسها التي يتحدث بها نفس الشخص مختلفة اعتمادًا على الصوتيات المحلية ومستوى جهارة الصوت والكلمة السابقة وما إذا كان المتحدث يعاني من نزلة برد أم لا ... إلخ. يصبح الأمر أكثر صعوبة عندما يكون للمتحدث لهجة مختلفة. ومع ذلك تم إحراز خطوات كبيرة في هذا المجال منذ أن صمم ديفيس وبيدولف وبالاشك أول «نظام إدخال صوتي» والذي تعرف على «عشرة أرقام يتحدث بها مستخدم واحد بدقة 100٪» في عام 1952. حاليًا يمكن لأفضل الأنظمة التعرف على الكلام الطبيعي المستمر حتى عند سرعة كلام تصل إلى 160 كلمة في الدقيقة وبدقة تصل إلى 95٪. بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن للآلات في الوقت الحاضر استخدام أصوات الناس للتعرف على مشاعرهم مثل الرضا أو الغضب.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > صوت آلي

توجد عقبات أخرى عند السماح للروبوت باستخدام الصوت للتفاعل مع البشر. لأسباب اجتماعية يثبت الصوت الاصطناعي أنه دون المستوى الأمثل كوسيلة اتصال مما يجعل من الضروري تطوير المكون العاطفي للصوت الآلي من خلال تقنيات مختلفة. إن إحدى ميزات التفرع ثنائي الصوت (بالإنجليزية: diphonic)‏ تتمثل في الشعور الذي تمت برمجة الروبوت لعرضه ويمكن تحميله على الشريط الصوتي أو الوحدة الصوتية (بالإنجليزية: phoneme)‏ المبرمجة مسبقًا بالفعل على الوسائط الصوتية. أحد أقدم الأمثلة على ذلك هو روبوت تعليمي يُدعى ليتشيم (بالإنجليزية: Leachim)‏ تم تطويره عام 1974 بواسطة مايكل ج فريمان. تمكن ليتشيم من تحويل الذاكرة الرقمية إلى كلام شفهي بدائي على أقراص كمبيوتر مسجلة مسبقًا. لقد تمت برمجة ليتشيم لتعليم الطلاب في ذا برونكس في مدينة نيويورك.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > إيماءات

يمكن للمرء أن يتخيل في المستقبل أن يشرح للطاهي الآلي كيفية صنع المعجنات أو يسأل عن الاتجاهات ضابط الشرطة الروبوتي. في كلتا الحالتين فإن عمل إيماءات اليد من شأنه أن يساعد في الأوصاف اللفظية. في الحالة الأولى يتعرف الروبوت على الإيماءات التي يقوم بها الإنسان وربما يكررها للتأكيد. في الحالة الثانية يمكن أن يقوم ضابط الشرطة الروبوتي باستخدام إيماءات اليد للإشارة «الذهاب إلى أسفل الطريق، ثم الانعطاف يمينًا». من المحتمل أن تشكل الإيماءات جزءًا من التفاعل بين البشر والروبوتات. تم تطوير العديد من الأنظمة العظيمة للتعرف على إيماءات اليد البشرية.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > تعابير الوجه

يمكن أن توفر تعابير الوجه ردود فعل سريعة على تقدم الحوار بين شخصين وقريبًا قد تكون هناك إمكانية على فعل نفس الأمر بين الإنسان والروبوتات. تم إنشاء الوجوه الروبوتية بواسطة روبوتية ديفيد هانسون (بالإنجليزية: Hanson Robotics)‏ باستخدام بوليمرها المرن المسمى فروبير (بالإنجليزية: Frubber)‏ مما يسمح بالقيام بعدد كبير من تعابير الوجه بسبب مرونة طلاء الوجه المطاطي والمحركات الموجودة تحت السطح (الآليات المنظمة (بالإنجليزية: servos)‏). تم بناء الطلاء والآليات المنظمة على جمجمة معدنية. يجب أن يعرف الروبوت كيفية الاقتراب من الإنسان من خلال التحكم في تعابير الوجه ولغة الجسد. سواء كان الشخص سعيدًا أو خائفًا أو مجنون المظهر فإن ذلك يؤثر على نوع التفاعل المتوقع من الروبوت. وبالمثل يمكن للروبوتات مثل لروبوت كيسمتوالإضافة الأحدث روبوت نكسي (بالإنجليزية: Nexi)‏ إنتاج مجموعة من تعابير الوجه مما يسمح لها بإجراء تفاعلات اجتماعية متبادلة هادفة مع البشر.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > المشاعر الاصطناعية

يمكن أيضًا إنشاء المشاعر الاصطناعية والتي تتكون من سلسلة من تعابير الوجه و/ أو الإيماءات. كما يتضح من فيلم فاينل فانتسي: ذا سبيريتس ويذين، فإن برمجة هذه المشاعر الاصطناعية معقدة وتتطلب قدرًا كبيرًا من الملاحظة البشرية. لتبسيط هذه البرمجة في الفيلم، تم إنشاء إعدادات مسبقة مع برنامج خاص. أدى هذا إلى تقليل الوقت اللازم لتصوير الفيلم. يمكن نقل هذه الإعدادات المسبقة لاستخدامها في الروبوتات الواقعية.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > الشخصية

إن العديد من روبوتات الخيال العلمي لها شخصية وهو أمر قد يكون أو لا يكون مرغوبًا به في الروبوتات التجارية في المستقبل. ومع ذلك يحاول الباحثون إنشاء روبوتات تبدو وكأنها تتمتع بشخصية: أي أنها تستخدم الأصوات وتعابير الوجه ولغة الجسد لمحاولة نقل حالة داخلية قد تكون فرحًا أو حزنًا أو خوفًا. أحد الأمثلة التجارية هو بليو وهو روبوت ديناصور يمكن أن يُظهر العديد من المشاعر الواضحة.
المكونات > التفاعل بين الإنسان والروبوت > الذكاء الاجتماعي

يبحث مختبر الآلات الذكية الاجتماعية التابع لمعهد جورجيا للتكنولوجيا عن مفاهيم جديدة لتفاعل التدريس الموجه مع الروبوتات. الهدف من المشاريع هو روبوت اجتماعي يتعلم المهام والأهداف من المظاهرات البشرية دون معرفة مسبقة بالمفاهيم عالية المستوى. تستند هذه المفاهيم الجديدة إلى بيانات مستشعر مستمر منخفض المستوى من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف ويتم تعلم أهداف المهام لاحقًا باستخدام نهج بيسين (بالإنجليزية: Bayesian)‏. يمكن استخدام هذه المفاهيم لنقل المعرفة إلى المهام المستقبلية، مما يؤدي إلى تعلم أسرع لتلك المهام. تم عرض النتائج من خلال الروبوت كوري (بالإنجليزية: Curi)‏ الذي يمكنه غرف ونقل بعض المعكرونة من وعاء إلى طبق ومن ثم سكب الصلصة فوق المعكرونة.
المراقبة

يجب التحكم في الهيكل الميكانيكي للروبوت لأداء المهام. يتضمن التحكم في الروبوت ثلاث مراحل متميزة: الإدراك والمعالجة والعمل (النماذج الروبوتية). تعطي المستشعرات معلومات حول البيئة أو الروبوت نفسه (مثل موضع مفاصلها أو المستجيب النهائي لها). تتم معالجة هذه المعلومات بعد ذلك لتخزينها أو نقلها ولحساب الإشارات المناسبة للمشغلات (المحركات) التي تحرك الجسم الميكانيكي.
أن طور المعالجة يمكن أن يأخذ نطاقا واسعا فيما يتعلق من ناحية التعقيد. على المستوى التفاعلي قد يترجم معلومات المستشعر الخام مباشرة إلى أوامر المشغل. إن اندماج المستشعر يمكن أن يستخدم أولا لتقدير المعلمات ذات الأهمية (على سبيل المثال موضع قابض الروبوت) من بين بيانات المستشعر الصاخبة. من هذه التقديرات يمكن أن يتم استنتاج مهمة فورية (مثل تحريك القابض في اتجاه معين). إن تقنيات من نظرية التحكم وضبط الأنظمة الحركية سوف تحول هذه المهمة إلى أوامر تقود المشغلات.
في نطاقات زمنية أطول أو بمهام أكثر تعقيدًا قد يحتاج الروبوت إلى البناء والتفكير باستخدام نموذج «معرفي». تحاول النماذج المعرفية تمثيل الروبوت والعالم وكيفية تفاعلها. يمكن استخدام التعرف على الأنماط ورؤية الكمبيوتر لتتبع الأشياء. يمكن استخدام تقنيات رسم الخرائط لبناء خرائط للعالم. أخيرًا يمكن استخدام تخطيط الحركة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لمعرفة كيفية التصرف. على سبيل المثال قد يكتشف المخطط كيفية إنجاز مهمة ما دون الاصطدام بالعقبات والسقوط وما إلى ذلك.
المراقبة > مستويات الحكم الذاتي

قد تحتوي أنظمة التحكم أيضًا على مستويات مختلفة من الاستقلالية:
التفاعل المباشر وهو يستخدم من أجل الأجهزة اللمسية أو الأجهزة التي يتم التحكم فيها عن بُعد ويتمتع الإنسان تقريبًا بتحكم كامل في حركة الروبوت.
تعمل أوضاع مساعدة المشغل على توجيه المشغل لمهام متوسطة إلى عالية المستوى حيث يكتشف الروبوت تلقائيًا كيفية تحقيقها.
قد يمضي الروبوت المستقل في عمله بدون تدخل بشري لفترات طويلة من الزمن. لا تتطلب المستويات الأعلى من الاستقلالية بالضرورة قدرات معرفية أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال الروبوتات في مصانع التجميع مستقلة تمامًا ولكنها تعمل في نمط ثابت.
يأخذ تصنيف آخر في الاعتبار التفاعل بين التحكم البشري وحركات الآلة:
التشغيل عن بعد: يتحكم الإنسان في كل حركة ويتم تحديد كل تغيير في مشغل الآلة بواسطة المشغل.
إشرافي: يحدد الإنسان التحركات العامة أو التغييرات في الموضع وتقرر الآلة حركات محددة لمشغلاتها.
استقلالية على مستوى المهمة: يحدد المشغل المهمة فقط ويدير الروبوت نفسه لإكمالها.
الحكم الذاتي الكامل: ستقوم الآلة بإنشاء وإكمال جميع مهامها دون تدخل بشري.
الابحاث

لا يركز الكثير من الأبحاث في مجال الروبوتية على مهام صناعية محددة بل يركز على التحقيقات في أنواع جديدة من الروبوتات والطرق البديلة حول كيفية التفكير في الروبوتات أو تصميمها والطرق الجديدة لتصنيعها. إن التحقيقات الأخرى مثل مشروع سايبر فلورا التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تكاد تكون أكاديمية بالكامل.
إن أول ابتكار جديد في تصميم الروبوتات هو المصدر المفتوح (بالإنجليزية: open sourcing)‏ لمشاريع الروبوت. لوصف مستوى تقدم الروبوت يمكن استخدام مصطلح «جيل الروبوتات». صاغ هذا المصطلح البروفيسور هانز مورافيك عالم الأبحاث الرئيسي في معهد الروبوتية فيجامعة كارنيجي ميلون في وصف التطور المستقبلي القريب لتكنولوجيا الروبوت. أن الجيل الأول من الروبوتات، الذي تنبأه مورافيك في عام 1997، يجب أن يكون لديه قدرة فكرية يمكن مقارنتها بسحلية وتنبأ بإنه سيكون من الواجب أن تصبح متاحة بحلول عام 2010. نظرًا لأن الجيل الأول من الروبوت سيكون غير قادر على التعلم فأن مورافيك يتوقع أن يكون الجيل الثاني من الروبوتات أفضل من الأول وسيصبح متاحًا بحلول عام 2020 مع إمكانية مقارنة ذكائه بذكاء الفأر. يجب أن يتمتع الجيل الثالث من الروبوتات بذكاء مماثل لذكاء القرد. على الرغم من أن روبوتات الجيل الرابع الروبوتات ذات الذكاء البشري، حسب توقع الأستاذ مورافيك أن تصبح ممكنة في الواقع، إلا أنه لا يتوقع حدوث ذلك قبل حوالي عام 2040 أو 2050.
إن الابتكار الثاني في تصميم الروبوتات هو الروبوتات التطورية. هذه المنهجية تستخدم الحوسبة التطورية للمساعدة في تصميم الروبوتات وخاصة شكل الجسم أو المتحكمات في الحركة والسلوك. بطريقة مشابهة للتطور الطبيعي يُسمح لمجموعة ذات عدد كبير من الروبوتات بالمنافسة فيما بينها بطريقة ما أو يتم قياس قدرتها على أداء مهمة باستخدام وظيفة اللياقة. نتيجة لذلك تتم إزالة تلك الروبوتات ذات الأداء الأسوأ من بين مجموعة الروبوتات المتنافسة ومن ثم يتم استبدالها بمجموعة روبوتات جديدة تمتلك سلوكيات جديدة تعتمد على سلوكيات الروبوتات الفائزة. بمرور الوقت يتحسن عدد روبوتات المجموعة ويصل في النهاية إلى درجة قد يظهر فيها روبوت مرضٍ (بالإنجليزية: satisfactory robot)‏. يحدث هذا دون أي برمجة مباشرة للروبوتات من قبل الباحثين. يستخدم الباحثون هذه الطريقة لإنشاء روبوتات أفضل واستكشاف طبيعة التطور. نظرًا لأن العملية تتطلب غالبًا محاكاة أجيال عديدة من الروبوتات يمكن تشغيل هذه التقنية بالكامل أو في الغالب في محاكاة باستخدام حزمة برامج محاكاة الروبوت ومن ثم اختبارها على روبوتات حقيقية بمجرد أن تصبح الخوارزميات المتطورة جيدة بما فيه الكفاية. يوجد حاليًا حوالي 10 ملايين روبوت صناعي يكدحون في جميع أنحاء العالم واليابان هي الدولة الأولى التي تتمتع بكثافة عالية في استخدام الروبوتات في صناعتها التحويلية.
الابحاث > الديناميكيات والكينماتيكا

يمكن تقسيم دراسة الحركة إلى علم الحركة المجردة (بالإنجليزية: kinematics)‏ وعلم الديناميكيات المقيدة (بالإنجليزية: dynamics)‏. يشير علم الحركة المجردة المباشرة أو الحركة إلى الأمام إلى حساب موضع المستجيب النهائي واتجاهه وسرعته وتسارعه عندما تكون قيم المفصل الموافقة معروفة. في المقابل يشير علم الحركة المجردة المعكوسة إلى الحالة المعاكسة التي يتم فيها حساب القيم المشتركة المطلوبة لقيم المستجيب النهائي كما هو الحال في تخطيط المسار. تتضمن بعض الجوانب الخاصة لعلم الحركة المجردة التعامل مع التكرار (الاحتمالات المختلفة لأداء نفس الحركة) وتجنب الاصطدام وتجنب التفرد. بمجرد حساب جميع المواضع والسرعات والتسارعات ذات الصلة باستخدام علم الحركة المجردة يتم حينها استخدام طرق من مجال علم الديناميكيات المقيدة لدراسة تأثير القوى على هذه الحركات. تشير الديناميكيات المباشرة إلى حساب التسارع في الروبوت بمجرد معرفة القوى المطبقة. يتم استخدام الديناميكيات المباشرة في محاكاة الكمبيوتر للروبوت. تشير الديناميكيات المعكوسة إلى حساب قوى المشغل اللازمة لإنشاء تسارع محدد للمستجيب النهائي. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين خوارزميات التحكم في الروبوت.
في كل مجال من المجالات المذكورة أعلاه يسعى الباحثون جاهدين لتطوير مفاهيم واستراتيجيات جديدة وتحسين المفاهيم القائمة وتحسين التفاعل بين هذه المجالات. للقيام بذلك يجب تطوير وتنفيذ معايير الأداء «الأمثل» وطرق تحسين التصميم والبنية والتحكم في الروبوتات.
الابحاث > هندسة الإلكترونيات الحيوية والمحاكاة الحيوية

إن هندسة الإلكترونيات الحيوية والمحاكاة الحيوية تطبق علم وظائف الأعضاء وطرق حركة الحيوانات على تصميم الروبوتات. على سبيل المثال، كان تصميم روبوت الكانغرو الحيوي (بالإنجليزية: BionicKangaroo)‏ يعتمد على طريقة قفز الكنغر.
الابحاث > الحوسبة الكمية

كان هناك بعض الأبحاث حول ما إذا كان يمكن تشغيل خوارزميات الروبوتات بسرعة أكبر على أجهزة الكمبيوتر الكمومية مما يمكن تشغيلها على أجهزة الكمبيوتر الرقمية. تمت الإشارة إلى هذه المنطقة باسم الروبوتات الكمومية.
التعليم والتدريب

يقوم مهندسو الروبوتات بتصميم الروبوتات وصيانتها وتطوير تطبيقات جديدة لها وإجراء البحوث لتوسيع إمكانات الروبوتات. أصبحت الروبوتات أداة تعليمية شائعة في بعض المدارس المتوسطة والثانوية ولا سيما في أجزاء من الولايات المتحدة الأمريكية وكذلك في العديد من المعسكرات الصيفية للشباب مما زاد الاهتمام بالبرمجة والذكاء الاصطناعي والروبوتات بين الطلاب.
التعليم والتدريب > التدريب الوظيفي

تقدم جامعات مثل معهد ورسستر للفنون التطبيقية درجات البكالوريوس والماجستير والدكتوراه في مجال الروبوتات. تقدم المعاهد المهنية تدريبًا على الروبوتات يستهدف إعداد المتدربين لشغل الوظائف في مجال الروبوتية.
التعليم والتدريب > الشهادة

إن تحالف معايير شهادات الروبوتية هو سلطة دولية لإصدار شهادات الروبوتية والتي تقوم بمنح العديد من شهادات الروبوتية ذات الصلة بالصناعة والتعليم.
التعليم والتدريب > معسكر الروبوتات الصيفي

تتضمن العديد من برامج المعسكرات الصيفية الوطنية الروبوتية كجزء من مناهجها الدراسية الأساسية. بالإضافة إلى ذلك يتم تقديم برامج الروبوتية الصيفية للشباب في كثير من الأحيان من قبل المتاحف والمؤسسات الشهيرة.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية

هناك العديد من المسابقات حول العالم الخاصة بالروبوتية. يستهدف منهج سيبيرش (بالإنجليزية: SeaPerch)‏ الطلاب من جميع الأعمار. هذه قائمة قصيرة من أمثلة المنافسة. للحصول على قائمة كاملة راجع مسابقة الروبوت.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية > مسابقات للأطفال الصغار

تقدم منظمة فيرست (بالإنجليزية: FIRST)‏ مسابقات فيرست ليغو ليغ جونيور. للأطفال الصغار. تهدف هذه المسابقة إلى إتاحة الفرصة للأطفال الصغار لبدء التعلم عن العلوم والتكنولوجيا. يقوم الأطفال في هذه المسابقة ببناء نماذج ليغو ولديهم خيار استخدام مجموعة الروبوتات ليغو وي دو (بالإنجليزية: Lego WeDo)‏.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية > مسابقات للأطفال من سن 9-14/16

واحدة من أهم المسابقات هي مسابقة منظمة فيرست لدوري الليغو (بالإنجليزية: FIRST_Lego_League)‏. فكرة هذه المسابقة المحددة هي أن يبدأ الأطفال في تطوير المعرفة والدخول في الروبوتات أثناء اللعب باستخدام الليغو منذ أن يبلغوا التاسعة من العمر. ترتبط هذه المسابقة بالأدوات الوطنية. يستخدم الأطفال ليغو منيدستورمز أر سي إكس لحل التحديات الروبوتية المستقلة في هذه المسابقة.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية > مسابقات للمراهقين

تم تصميم مسابقة منظمة فيرست للتحدي التقني للطلاب المتوسطين لتكون مسابقة انتقالية من مسابقة منظمة فيرست لدوري الليغو إلى مسابقة منظمة فيرست للمنافسة الروبوتية.
إن مسابقة منظمة فيرست للمنافسة الروبوتية تركز على التصميم الميكانيكي حيث يتم لعب لعبة معينة كل عام حيث يكون قد تم تصميم الروبوتات خصيصًا للعبة ذلك العام. في لعبة المباراة يتحرك الروبوت بشكل مستقل خلال أول 15 ثانية من اللعبة (على الرغم من أن بعض السنوات مثل Deep Space لعام 2019 تم تغير هذه القاعدة) ومن ثم يتم تشغيله يدويًا لبقية المباراة.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية > مسابقات للطلاب الأكبر سنًا

تشمل مسابقات كأس الروبوتات (بالإنجليزية: RoboCup)‏ المتنوعة فرقًا من المراهقين وطلاب الجامعات. تركز هذه المسابقات على مسابقات كرة القدم باستخدام أنواع مختلفة من الروبوتات ومسابقات الرقص ومسابقات البحث والإنقاذ في المناطق الحضرية. يجب أن تكون جميع الروبوتات في هذه المسابقات مستقلة. تركز بعض هذه المسابقات على محاكاة الروبوتات.
تدير منظمة آيه يو في اس آي (بالإنجليزية: AUVSI)‏ مسابقة الروبوتات الجوية الدولية ومسابقة الزوارق المسيرة بدون بحار ومسابقة الروبوتات الغواصة تحت الماء.
تجذب مسابقة المنافسة الأوربية الخاصة بطلاب الإيه يو في (بالإنجليزية: SAUC-E)‏ فرق الطلاب الجامعيين والخريجين. كما هو الحال في مسابقات منظمة آيه يو في اس آي يجب أن تكون الروبوتات مستقلة تمامًا أثناء مشاركتها في المنافسة.
إن مسابقة تحدي ميكروترانسات هو مسابقة للإبحار بقارب روبوتي عبر المحيط الأطلسي.
التعليم والتدريب > مسابقات الروبوتية > المسابقات المفتوحة للجميع

إن ألعاب روبو غيمز متاحة لأي شخص يرغب في المنافسة في أكثر من 50 فئة من مسابقات الروبوت.
يقيم الاتحاد الدولي لكرة القدم الروبوتية مسابقات كأس العالم لكرة القدم الروبوتية (بالإنجليزية: FIRA)‏. هناك مسابقات الروبوتات الطائرة ومسابقات كرة القدم الروبوتية وتحديات أخرى بما في ذلك رفع الأثقال الحديدية المصنوعة من المسامير والأقراص المدمجة.
التعليم والتدريب > برامج الروبوتات ما بعد المدرسة

بدأت العديد من المدارس في جميع أنحاء البلاد في إضافة برامج الروبوتات إلى مناهج ما بعد المدرسة. تتضمن بعض البرامج الرئيسية لروبوتات ما بعد المدرسة مسابقة الروبوتات الأولى ومسابقة كرة البوتبول ومسابقة أفضل روبوتية (بالإنجليزية: B.E.S.T. Robotics)‏. غالبًا ما تشتمل مسابقات الروبوتية على جوانب الأعمال والتسويق بالإضافة إلى الهندسة والتصميم.
بدأت شركة ليغو غروب برنامجًا للأطفال لتعلم الروبوتية والتحمس لها في سن مبكرة.
التعليم والتدريب > الروبوتات التعليمية المخصصة لإزالة الهيمنة التعليمية

إن الروبوتات التعليمية المخصصة لإزالة الهيمنة التعليمية (بالإنجليزية: Decolonial)‏ هي فرع من العلم التقني الخاص بإزالة الهيمنة التعليمية والذكاء الاصطناعي المخصص لإزالة الهيمنة التعليمية  والتي يتم تطبيقها في أماكن مختلفة حول العالم. تتلخص هذه المنهجية في النظريات والممارسات التربوية مثل أصول تعليم المقهورين ومنهج مونتيسور. إن هذه المنهجية تهدف إلى تعلم الروبوتات من الثقافة المحلية للحفاظ على التعددية الثقافية وخلط المعرفة التكنولوجية.