stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Robot học
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn

Là dạng robot đơn giản nhất với 4 bánh xe hoặc bánh xích. Vài nhà nghiên cứu đã cố gắng tạo ra những loại robot lăn có độ phức tạp cao hơn chỉ với 1 hoặc hai bánh xe. Những robot này có ưu điểm là hiệu suất cao hơn và tăng độ tinh giản, cho phép robot có thể đến những nơi ngõ ngách mà robot 4 bánh không thể tiếp cận.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn > Robot tự cân bằng 2 bánh

Loại robot này sử dụng một con quay hồi chuyển để phát hiện độ nghiêng của robot và điều khiển bánh xe tương ứng theo hướng ngược lại, để giữ thăng bằng trong hàng trăm lần trên một giây, dựa trên đặc tính động học của con lắc ngược. Nhiều robot thăng bằng loại này đã được thiết kế. Trong đó có Segway, nó thường không được hiểu với nghĩa là 1 robot, mà là một bộ phận của robot, khi được sử dụng như là RMP (Robotic Mobility Platform). Điển hình là vụ NASA sử dụng Robonaut để gắn trên Segway.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn > Robot tự cân bằng 1 bánh

Bài chi tiết: Xe đạp 1 bánh tự cân bằng
Là dạng mở rộng của robot tự cân bằng 2 bánh, sử dụng một hòn bi để làm bánh xe duy nhất, nó có thể di chuyển trong không gian theo bất kỳ hướng nào. Robot Ballbot của đại học Carnegie Mellon University có chiều cao và cân nặng xấp xỉ một người trưởng thành, và robot "BallIP" của đại học Tohoku Gakuin là những robot thuộc loại này. Vì hình dạng và đặc tính linh động, loại robot này rất có tiềm năng hơn các loại robot khác trong môi trường cần sự liên kết với con người.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn > Robot hình cầu

Bài chi tiết: Robot hình cầu
Nhiều cố gắng để thực hiện 1 robot hình cầu. Có hai cách, hoặc quay một vật nặng bên trong quả cầu, hoặc quay vỏ ngoài của quả cầu, or by rotating the outer shells of the sphere.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn > Robot 6 bánh xe

Sử dụng 6 bánh xe sẽ tăng độ bám đường cũng như khả năng thao tác ở địa hình có nhiều đá, sỏi hoặc cây cỏ um tùm hơn là chỉ sử dụng 4 bánh xe như thông thường.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot lăn > Robot có bánh xích

Rất thích hợp cho các công việc ngoài trời cũng như trong quân sự. Tuy nhiên rất khó sử dụng cho các công việc trong nhà đặc biệt là các công việc làm trên thảm hoặc sàn nhà láng. Điển hình loại này là robot "Urbie" của NASA.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot biết đi

Để chế tạo robot biết đi, có rất nhiều khó khăn phải giải quyết. Nhiều robot biết đi chắc chắn trên 2 chân với đã được tạo ra, nhưng không robot nào có đủ sự vững chắc như chân người. Phòng thí nghiệm AMBER ra đời năm 2008 bởi khoa cơ khí thuộc đại học Texas A&M  là một trong nhiều cơ quan nghiên cứu về dạng robot này. Có nhiều dạng robot cũng có thể bước đi, tuy nhiên lại có nhiều hơn 2 chân, vì chúng có độ phức tạp ít hơn nhiều. Robot biết đi được chế tạo để có thể làm việc trong mọi địa hình, tăng tính cơ động và hiệu suất sử dụng năng lượng hơn các loại robot khác. Robot dạng lai cũng được đề xuất trên phim ảnh, như Robot I,, sử dụng 2 chân để đi và chuyển sang sử dụng 4 bánh xe có gắn trên chân để tăng tốc. Hiện nay, loại robot này là có thể đi bằng 2 chân trên nền phẳng và đôi lúc cũng có thể bước đi trên cầu thang. Chưa có loại nào có thể bước đi trên bề mặt lởm chởm. Có một vài phương pháp cải tiến đã được đưa ra đó
Các bộ phận chính > Vận động > Robot biết đi > Kỹ thuật ZMP

Bài chi tiết: Điểm mô men 0
Zero Moment Point (ZMP) là thuật toán được sử dụng trong robot ASIMO của Honda. Máy tính điều khiển trên robot sẽ cố gắng để giữ cho tổng số lực quán tính, chống lại chính xác phản lực của mặt đất(lực tác dụng của sàn nhà tác dụng trở lại trên chân robot). Nhờ đó, hai lực này triệt tiêu nhau, không tạo ra mô men (lực làm cho robot bị xoay và ngã) nào nữa. Tuy nhiên, điều này không phản ánh chính xác cách thức con người bước đi, và sự khác biệt này dễ dàng ta thấy được, một số người đã chỉ ra rằng ASIMO đi như thể nó cần nhà vệ sinh vậy. Thuật toán đi của ASIMO không ổn định, và một số cân bằng động được sử dụng (xem bên dưới). Tuy nhiên, nó vẫn đòi hỏi một bề mặt nhẵn để bước đi trên đó.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot biết đi > Nhảy lò cò

Một số robot được thiết kế vào những năm 1980 bởi Marc Raibert tại phòng thí nghiệm về chân thuộc MIT, trình diễn đi bộ rất linh hoạt. Ban đầu, một robot chỉ với một chân, và một chân rất nhỏ, có thể đứng thẳng chỉ đơn giản bằng cách nhảy. Chuyển động giống như một người đang đi trên một cây cà kheo. Khi robot rơi xuống một bên, nó sẽ nhảy một chút theo hướng đó, để bắt kịp chính nó. Ngay sau đó, các thuật toán đã được tổng quát hóa với hai và bốn chân. Một robot hai chân đã có thể chạy được và thậm chí cả nhào lộn. Một robot bốn châncũng đã được chứng minh có thể phi nước kiệu, chạy, tăng tốc, và nhảy. Để biết thêm danh sách, xin vào trang MIT Leg Lab Robots.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot biết đi > Cân bằng động học

Một kỹ thuật tiên tiến hơn đó là sử dụng thuật toán cân bằng động, ổn định hơn kỹ thuật Zero Moment Point, do liên tục giám sát chuyển động của robot, và vị trí đặt chân của robot. Kỹ thuật này gần đây đã được ứng dụng trong robot Dexter củaAnybots, chứng tỏ sự ổn định và thậm chí nó có thể nhảy. Một ví dụ khác là TU Delft Flame.
Các bộ phận chính > Vận động > Robot biết đi > Động năng thụ động

Bài chi tiết: Động năng thụ động
Có lẽ cách tiếp cận hứa hẹn nhất là sử dụng động năng thụ động từ lực sinh ra của sự lắc lư của cánh tay/chân, giúp đạt hiệu năng cao hơn. Người ta đã chứng minh rằng cơ cấu hình người không được cung cấp năng lượng, chỉ sử dụng trọng lực của chính nó, có thể đi bộ xuống dốc một cách nhẹ nhàng. Nếu sử dụng kỹ thuật này, một robot chỉ cần cung cấp một lượng nhỏ năng lượng cho động cơ để bước đi trên bề mặt bằng phẳng hoặc có độ dốc thấp. Điều này hứa hẹn sẽ tăng hiệu suất cho robot đi bộ lên ít nhất 10 lần so với kỹ thuật ZMP, như robot ASIMO.
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Bay

Một máy bay chở khách hiện đại thực chất là một robot bay, với hai người quản lý nó. Những máy lái tự động có thể điều khiển máy bay với từng giai đoạn của chuyến bay, trong đó có cất cánh, bay bình thường, và thậm chí hạ cánh. Các dạng robot bay khác không chở người, được gọi là máy bay không người lái (UAV). Chúng có thể nhỏ hơn và nhẹ hơn do không cần có phi công, và dùng để bay vào các khu vực nguy hiểm để thực hiện các nhiệm vụ giám sát quân sự. Một số thậm chí có thể bắn vào các mục tiêu theo lệnh của người điều khiển. UAV cũng đang được phát triển để có thể tự động bắn vào các mục tiêu, mà không cần mệnh lệnh từ người điều khiển. Các dạng robot bay khác gồm tên lửa hành trình, Entomopter Lưu trữ 2010-05-05 tại Wayback Machine, và robot trực thăng mini Epson. Các robot như Air Penguin, Air Ray, và Air Jelly có thân nhẹ hơn không khí, đẩy bằng cánh giầm, và được lái bởi siêu âm.
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Trườn giống rắn

Một số robot rắn đã được phát triển thành công. Bắt chước cách thức di chuyển của rắn, các robot có thể điều hướng trong những không gian chật hẹp, do đó chúng có thể được sử dụng để tìm kiếm người bị mắc kẹt trong các tòa nhà bị sập. Robot rắn ACM-R5 của Nhật  có thể di chuyển cả trên đất liền và dưới nước.
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Trượt (patin)

Một số ít robot trượt đã được phát triển, một trong số đó là một thiết bị đa chế độ đi bộ và trượt. Nó có bốn chân, có bánh xe không truyền động, có thể bước hoặc lăn. Một robot khác là Plen, có thể sử dụng một ván trượt mini hoặc giày trượt patin để trượt trên một mặt bàn.
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Trèo

Một số phương pháp khác nhau đã được sử dụng để phát triển các robot có khả năng leo trên bề mặt thẳng đứng. Một trong số đó là bắt chước chuyển động của một con người trèo trên một bức tường với những chỗ lồi lõm, bằng cách điều chỉnh tâm của trọng lực và di chuyển các chi. Điển hình của loại robot này là Capuchin, được thiết kế bởi tiến sĩ Ruixiang Zhang tại đại học Stanford, California. Một cách khác nữa là sử dụng các miếng pad để trèo lên các bức tường giống như tắc kè, phương pháp này có thể giúp robot chạy thoải mái trên các bề mặt trơn nhẵn như kính thủy tinh. Điển hình cho loại robot này là Wallbot and Stickybot. Tờ "Nhật báo công nghệ" của Trung Quốc ngày 15 tháng 11 năm 2008 có đăng một mô hình của công ty New Concept Aircraft (ZHUHAI) Co., Ltd. Tiến sĩ Li Hiu Yeung và nhóm nghiên cứu của ông gần đây đã phát triển thành công loại robot phỏng sinh học của loài tắc kè tên là " Speedy Freelander ". Theo Tiến sĩ Li giới thiệu, robot tắc kè này có thể nhanh chóng leo lên và xuống các bức tường xây dựng, các bức tường nằm ngang hay thẳng đứng hoặc đi lộn ngược trên trần nhà, nó có thể đi trên kính mịn, các bức tường dính bụi hoặc xù xì cũng như các bề mặt kim loại và cũng có thể tự động nhận biết được vật cản, chỗ tránh, chuyển động linh hoạt và thực tế. Tính linh hoạt và tốc độ của nó được so sánh với loài tắc kè trong tự nhiên. Cách tiếp cận thứ ba là bắt chước các chuyển động của một con rắn khi leo lên một cột trụ[cần dẫn nguồn].
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Bơi

Theo tính toán, khi bơi một số loại cá có thể đạt được hiệu suất lực đẩy lớn hơn 90%. Ngoài ra, chúng có thể tăng tốc và đổi hướng tốt hơn so với bất kỳ tàu hoặc tàu ngầm nhân tạo nào, và tạo ra ít tiếng ồn và ít khuấy động nước nước hơn. Vì vậy, nhiều nhà nghiên cứu nghiên cứu robot dưới nước muốn sao chép lại loại vận động này. Điển hình loại này là robot Cá của đại học Essex, và robot Tuna (cá ngừ) của Institute of Field Robotics, dùng để phân tích và mô hình toán học hóa chuyển động của cá. Robot Aqua Penguin, được thiết kế và chế tạo bởi công ty Festo của Đức, sao chép hình dạng khí động học và "mái chèo" của chim cánh cụt. Festo cũng đã chế tạo Aqua Ray và Aqua Jelly, mô phỏng vận động của cá đuối, sứa.
Các bộ phận chính > Vận động > Những cách vận động khác > Buồm

Robot thuyền buồm cũng đã được phát triển để thực hiện các phép đo trên mặt biển, điển hình là Vaimos 
của công ty IFREMER và ENSTA-Bretagne. Do lực đẩy của robot thuyền buồm sử dụng là gió, năng lượng từ ắc qui chỉ được sử dụng cho máy tính, thông tin liên lạc và các thiết bị truyền động (để điều chỉnh bánh lái và cánh buồm). Nếu robot được trang bị các tấm pin năng lượng mặt trời, về mặt lý thuyết có thể điều hướng robot mãi mãi. Hai cuộc thi chính của robot thuyền buồm là WRSC (World Robotic Sailing Championship) diễn ra hàng năm ở châu Âu và Sailbot.
Các bộ phận chính > Tương tác và định hướng với môi trường

Bài chi tiết: Robotic mapping
Mặc dù phần lớn robot ngày nay hoặc được điều khiển bởi con người, hoặc hoạt động trong một môi trường tĩnh, sự quan tâm tới robot có thể hoạt động tự chủ trong một môi trường động lại ngày càng tăng. Những robot này yêu cầu một số sự kết hợp của phần cứng và phần mềm điều hướng để di chuyển môi trường. Trong các sự kiện bất khả kháng, đặc biệt (ví dụ như người và chướng ngại vật khác mà không phải là cố định) có thể gây ra các vấn đề hoặc va chạm. Một số robot tiên tiến như ASIMO và Meinü Robot có phần cứng và phần mềm điều hướng đặc biệt tốt. Ngoài ra còn có xe hơi tự động, xe hơi không người lái của Ernst Dickmanns, và các loại xe khác trong cuộc đua DARPA Grand Challenge, có khả năng cảm nhận được môi trường tốt và sau đó đưa ra quyết định định hướng dựa trên các thông tin này. Hầu hết các robot sử dụng một thiết bị GPS để định hướng với điểm tọa độ, cùng với radar, đôi khi kết hợp với các dữ liệu từ các bộ cảm biến khác như LIDAR, camera, và hệ thống dẫn đường quán tín để điều hướng tốt hơn giữa các điểm tọa độ.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot

Bài chi tiết: Tương tác người-robot
Nếu robot làm việc hiệu quả trong gia đình và các môi trường phi công nghiệp khác, cách chúng được lập trình để thực hiện công việc, và đặc biệt là làm thế nào chúng được ra lệnh để dừng công việc lại sẽ là rất quan trọng. Những người tương tác với chúng có thể có ít hoặc không có đào tạo về robot, và do đó giao diện giao tiếp sẽ cần phải rất trực quan. Các nhà văn khoa học viễn tưởng cũng thường cho rằng robot cuối cùng sẽ có khả năng giao tiếp với con người thông qua lời nói, cử chỉ, và nét mặt, chứ không phải là một giao diện dòng lệnh. Mặc dù lời nói là cách tự nhiên nhất để con người giao tiếp với nhau, nhưng nó lại không tự nhiên cho robot. Cần phải có một thời gian dài trước khi robot có thể tương tác như tự nhiên như robot hư cấu C-3PO.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Nhận dạng giọng nói

Bài chi tiết: Nhận dạng giọng nói
Để hiểu được ý nghĩa các âm thanh từ tiếng nói của con người theo thời gian thực, là một nhiệm vụ khó khăn đối với một máy tính, chủ yếu là do sự biến đổi lớn của lời nói, giọng điệu. Cùng một từ, được nói bởi cùng một người có thể có âm thanh khác nhau tùy thuộc vào độ vang do không gian xung quanh, âm lượng, trạng thái sức khỏe, cảm xúc của ngươi nói, vv. Việc nhận biết lời nói càng khó khăn hơn khi gặp một người khác nói tiếng địa phương với âm điệu riêng. Tuy nhiên, những bước tiến lớn đã được thực hiện trong lĩnh vực này kể từ khi Davis, Biddulph, và Balashek thiết kế "hệ thống nhập lệnh bằng tiếng nói" đầu tiên có thể nhận dạng được "mười chữ số được nói bởi một người dùng duy nhất với độ chính xác 100%" vào năm 1952. Hiện nay, hệ thống tốt nhất có thể nhận dạng được liên tục, lời nói tự nhiên, lên đến 160 từ mỗi phút, với độ chính xác 95%.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Giọng nói robot

Một khó khăn khác tồn tại là tạo giọng nói cho robot để tương tác với con người. Để giao tiếp xã hội, giọng nói tổng hợp được chứng minh là một phương tiện giao tiếp tối ưu, cần phải phát triển các yếu tố cảm xúc cho giọng nói robot thông qua các kỹ thuật khác nhau.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Cử chỉ

Xem thêm thông tin: Nhận dạng cử chỉ
Chúng ta có thể tưởng tượng, trong tương lai một robot đầu bếp có thể làm ra một chiếc bánh ngọt, hoặc hỏi đường từ một sĩ quan cảnh sát robot. Trong cả hai trường hợp, cử chỉ của tay chân sẽ hỗ trợ cho các mô tả bằng lời nói. Trong trường hợp đầu tiên, các robot sẽ nhận lệnh từ những cử chỉ được thực hiện bởi con người, và có thể lặp lại để xác nhận. Trong trường hợp thứ hai, các sĩ quan cảnh sát robot sẽ thực hiện các cử chỉ để hướng dẫn "xuống đường, sau đó rẽ phải"
Có thể cử chỉ sẽ một phần trong sự tương tác giữa con người và robot. Rất nhiều các hệ thống đã được phát triển để nhận dạng được những cử chỉ từ bàn tay con người.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Biểu hiện cảm xúc trên gương mặt

Xem thêm thông tin: Nét mặt
Nét mặt có thể cung cấp thông tin phản hồi nhanh chóng trong quá trình đối thoại giữa hai người với nhau, và có thể sớm trở thành điều tương tự đối với con người và robot. Khuôn mặt robot đã được phát triển bởi Hanson Robotics bằng cách sử dụng một loại polymer đàn hồi được gọi là Frubber, cho phép biểu thị một số lượng lớn các nét mặt nhờ tính đàn hồi của lớp cao su trên mặt và các động cơ servo gắn dưới mặt. Lớp phủ và servo motor được gắn trên một hộp sọ kim loại. Robot nên biết cách làm sao để tiếp cận với một người bằng cách đánh giá nét mặt và điệu bộ của người đó. Xem người đó đang hạnh phúc, sợ hãi, hay giận dữ, sẽ ảnh hưởng đến cách thức giao tiếp của robot. Tương tự như vậy, các robot như Kismet và gần đây, Nexi có thể biểu lộ một loạt các nét mặt, giúp nó có thể giao tiếp thực sự với con người.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Cảm xúc nhân tạo

Cảm xúc nhân tạo cũng có thể được tạo ra, bao gồm một chuỗi các biểu hiện khuôn mặt và/hoặc cử chỉ. Giống trong phim Final Fantasy: The Spirits Within, việc lập trình cảm xúc nhân tạo rất phức tạp và đòi hỏi một số lượng lớn các quan sát của con người. Để đơn giản hóa chương trình này trong bộ phim, các cài đặt trước đã được tạo ra cùng với một chương trình phần mềm đặc biệt. Điều này làm giảm lượng thời gian cần thiết để thực hiện bộ phim. Những cài đặt trước này có thể có thể được chuyển giao để sử dụng cho robot thực tế.
Các bộ phận chính > Tương tác người - robot > Tính cách

Nhiều robot trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng có một cá tính riêng, điều có thể hoặc không mong muốn trong các robot thương mại tương lai. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đang cố gắng tạo ra các robot có cá tính: tức là họ sử dụng âm thanh, nét mặt và cử chỉ để cố gắng truyền đạt một trạng thái nội tâm, có thể là vui, buồn, hay sợ hãi. Một ví dụ thương mại là Pleo, một robot khủng long đồ chơi, có thể thể hiện nhiều cảm xúc rõ ràng.
Điều khiển

Xem thêm thông tin: Hệ thống điều khiển
Các cấu trúc cơ khí của một robot phải được điều khiển để thực hiện nhiệm vụ của chúng.
Quá trình điều khiển một robot bao gồm ba giai đoạn - thu thập dữ liệu từ cảm biến, xử lý, ra lệnh thực hiện. Các cảm biến cung cấp thông tin về môi trường hoặc các trong nội bộ robot (ví dụ như vị trí của các khớp hoặc cơ cấu chấp hành đầu cuối). Những thông tin này sau đó được xử lý để tính toán các tín hiệu điều khiển phù hợp với thiết bị chấp hành để di chuyển các bộ phận cơ khí.
Giai đoạn xử lý có độ phức tạp khác nhau. Ở mức độ phản ứng, các thông tin cảm biến thô sẽ được chuyển thành tín hiệu điều khiển trực tiếp ra thiết bị chấp hành. Bộ tổng hợp cảm biến trước tiên được sử dụng để ước tính các thông số có liên quan (ví dụ vị trí tay gắp của robot) từ dữ liệu cảm biến. Một tác vụ tức thời (như di chuyển tay gắp theo một hướng nhất định) được suy ra từ những tính toán này. Các kỹ thuật từ lý thuyết điều khiển sẽ chuyển đổi tác vụ này thành các lệnh đưa đi điều khiển các thiết bị chấp hành.
Ở quy mô thời gian dài hơn hoặc với nhiệm vụ phức tạp hơn, các robot có thể cần phải được trang bị một mô hình "nhận thức". Mô hình nhận thức biểu thị cho cách thức robot tương tác với thực tại. Các nhận dạng mẫu và thị giác máy tính có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng. Kỹ thuật lập bản đồ có thể được sử dụng để xây dựng bản đồ thực tế. Cuối cùng, cách thức chuyển động và các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tìm ra cách để thực thi. Ví dụ, một robot có thể tìm ra cách để hoàn thành một nhiệm vụ mà không va chạm với chướng ngại vật, hoặc bị ngã...
Điều khiển > Các cấp độ độc lập

Các hệ thống điều khiển có mức độ độc lập khác nhau.
Tương tác trực tiếp được sử dụng cho các thiết bị điều khiển bằng tay qua dây hoặc từ xa, con người có quyền điều khiển gần như hoàn toàn chuyển động của robot.
Chế độ hỗ trợ từ nhân viên vận hành, nhân viên vận hành ra lệnh robot thực hiện các công việc ở mức bình đến cao cấp, các robot tự động tìm ra cách để hoàn thành mệnh lệnh.
Robot tự hành có thể di chuyển trong thời gian dài mà không cần sự tương tác của con người. Cấp độ cao hơn của tự chủ không nhất thiết đòi hỏi khả năng nhận thức phức tạp hơn. Ví dụ, robot trong nhà máy lắp ráp là hoàn toàn độc lập, nhưng hoạt động trong một mẫu hình cố định.
Một phân loại khác có tính đến sự tương tác giữa người điều khiển và các chuyển động của máy móc.
Thao tác từ xa. Người vận hành điều khiển từng động tác một, mỗi thay đổi của máy được xác định bởi các người vận hành.
Giám sát. Người vận hành xác định cách di chuyển hoặc các thay đổi vị trí và máy tự xác định cách thức di chuyển của bộ phận chấp hành.
Tự chủ về công việc. Nhân viên vận hành chỉ xác định nhiệm vụ và các robot tự mình hoàn thành nhiệm vụ.
Hoàn toàn tự chủ. Máy sẽ tạo ra và hoàn thành tất cả nhiệm vụ của mình mà không cần sự tương tác của con người.
Nghiên cứu về robot

Xem thêm thông tin: Tài liệu mở về Robot học, Sự tiến hóa của robot, Các lĩnh vực của robot học, và Công cụ mô phỏng Robot
Có nhiều nghiên cứu về robot không tập trung vào các công việc nào cụ thể trong công nghiệp. Hướng nghiên cứu mới tập trung vào các cách thức ứng dụng mới của robot, cũng như cách chế tạo chúng, chẳng hạn như dự án cyberflora của MIT, hầu như mới chỉ nằm trên mặt hàn lâm.
Sự đổi mới đầu tiên trong thiết kế robot là các dự án robot mã nguồn mỡ. Để mô tả mức độ cải tiến của một robot, người ta dùng thuật ngữ "thế hệ Robot". Thuật ngữ này được đặt ra bởi Giáo sư Hans Moravec, nhà khoa học nghiên cứu chính tại Học viện Robot học thuộc Đại học Carnegie Mellon trong các nghiên cứu mô tả sự phát triển trong tương lai gần của công nghệ robot. Các robot đời đầu, Moravec dự đoán trong năm 1997, cần phải có khả năng trí tuệ có thể so sánh với một con thằn lằn và sẽ thành thực tế vào năm 2010. Vì robot thế hệ đầu không có khả năng học tập, nhưng, Moravec dự đoán rằng, robot thế hệ thứ hai sẽ được cải tiến và thành công vào năm 2020, trí thông minh có thể được so sánh với một con chuột. Thế hệ thứ 3 sẽ có trí thông minh giống con người, giáo sư Moravec dự đoán, sẽ hoàn toàn có thể trở thành sự thực, ông không dự đoán điều này sẽ xảy ra trong vòng từ 2040 đến 2050.
Thứ hai là sự tiến hóa của Robot. Đây là một phương pháp sử dụng thuật toán tiến hóa để giúp thiết kế robot, đặc biệt là hình dáng cơ thể, hoặc chuyển động và các bộ điều khiển hành vi. Trong một cách tương tự như tiến hóa tự nhiên, một lượng lớn robot được phép cạnh tranh theo một cách hoặc khả năng nào đó, để thực hiện một nhiệm vụ và được đánh giá bằng cách sử dụng chức năng huấn luyện. Những robot dở nhất được loại bỏ, và được thay thế bằng một robot mới có hành vi mới dựa trên các đặc điểm của robot thắng cuộc. Theo thời gian số lượng robot tăng lên, và cuối cùng sẽ tìm ra được robot mong muốn. Điều này xảy ra mà không có bất kỳ chương trình lập trình trực tiếp nào được viết bởi các nhà nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu sử dụng cả hai phương pháp này để tạo ra các robot tốt hơn, và cũng để khám phá ra cách thức của tiến hóa tự nhiên diễn ra như thế nào. Vì quá trình này thường yêu cầu các thế hệ robot phải được mô phỏng, kỹ thuật này có thể được thực hiện hầu như hoàn toàn hoặc chủ yếu bằng mô phỏng, sau đó được thử nghiệm trên robot thực tế khi các thuật toán trong đó đủ tốt. Hiện nay, có khoảng 1 triệu robot công nghiệp đang làm việc cật lực trên thế giới, và Nhật Bản là quốc gia hàng đầu có mật độ sử dụng robot trong công nghiệp sản xuất cao nhất.[cần dẫn nguồn]
Nghiên cứu về robot > Động học và động lực học

Xem thêm thông tin: Động học và Động lực học)
Bài toán chuyển động có thể được chia thành bài toán động học và động lực học. [ 104 ] Động học thuận là bài toán đi tìm vị trí, hướng, vận tốc và gia tốc khi các yêu tố đầu vào đã biết. Động học nghịch ngược lại, đi tìm các giá trị đầu vào khi đã biết các thông số vị trí, hướng, vận tốc, gia tốc của vật. Một số bài toán đặc biệt của động học bao gồm xử ly tình huống (khả năng khác nhau khi thực hiện các chuyển động giống nhau), tránh va chạm, và tránh vật cản. Trong khi tất cả các thông số vị trí, vận tốc, gia tốc tương ứng đã được tính toán bằng cách sử dụng động học, động lực học được sử dụng để nghiên cứu tác động của lực gây nên chuyển động. Bài toán động lực thuận là bài toán tính gia tốc của robot khi biết lực tác dụng, được sử dụng trong mô phỏng robot trên máy tính. Bài toán động lực ngược là bài toán đi tìm lực để cơ cấu truyền động tạo ra một gia tốc tương ứng. Các nghiên cứu này có thể được dùng để cải tiến thuật toán điều khiển cho robot.
Trong mỗi vấn đề ở trên, các nhà nghiên cứu cố gắng phát triển các khái niệm và chiến thuật mới, cải tiến những cái hiện có, cũng như sự tương tác giữa các vấn đề với nhau. Để thực hiện được điều này, phải thực hiện tối ưu hóa hiệu suất cũng như thiết kế, cấu trúc, và điều khiển.
Robot ứng dụng trong giáo dục và huấn luyện

Bài chi tiết: Robot giáo dục
Các kỹ sư robot học đã thiết kế và phát triển nhiều loại robot mới, ngày càng mở rộng khả năng của chúng. Robot đã trở thành một công cụ giáo dục phổ biến trong nhiều trường cấp 2 và cấp 3 ở Mỹ cũng như nhiều nước khác, chúng được sử dụng trong các trại hè tuổi trẻ, nâng cao niềm yêu thích lập trình, trí tuệ nhân tạo và robot trong sinh viên, học sinh. Năm nhất các khóa học về khoa học máy tính tại nhiều trường đại học trên thế giới bao gồm lập trình cho robot bên cạnh việc học các môn lập trình truyền thống.
Robot ứng dụng trong giáo dục và huấn luyện > Đào tạo nghề

Nhiều trường đại học hiện đang đào tạo cử nhân, thạc sĩ, tiến sĩ chuyên ngành robot học.