人類教師提供的示教被用來推斷執(zhí)行高級技能的意圖,現(xiàn)代方法也使用基于獎勵函數(shù)的強化學習方法來實現(xiàn)期望目標
低級技能學習或建模的三種主要方法：動態(tài)運動基元(DMP)，高斯混合建模與回歸(GMM-GMR)，隱馬爾科夫模型（HMM）
機器人感知系統(tǒng)包括傳感器的選擇和配置，以及算法和實現(xiàn)，利用了一個單目相機，一個短程二維激光測距儀，車輪編碼器和慣性測量單元。
教育機器人經(jīng)歷了從概念先行到價格營銷到回歸內(nèi)容與價值本質(zhì)的發(fā)展階段變遷
教育服務機器人：指具有教與學智能的服務機器人，機器人教育：模塊化機器人和機器人套件是機器人教育中常見 的輔助產(chǎn)品
機器人對環(huán)境的感知大多通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、GPS這五類傳感器及其之間的組合來實現(xiàn)自主移動功能
與機器人互動時研究人的大腦將有助于更清晰、更深入地了解人機交互，從而為社交機器人的春天奠定基礎，將社會維度整合到人與這些機器的交流中來加速人與機器人的交互研究，有助于推動創(chuàng)造真正的社交機器人
基于電子皮膚的軟體機器人傳感、機器學習在柔性電子皮膚上的應用、形狀感知、面向軟體機器人的反饋控制和機器人的操作
避障使用的傳感器各種各樣，其特點和適用范圍也不同。根據(jù)不同的原理，可分為：超聲波傳感器、紅外傳感器、激光傳感器和視覺傳感器等
機器人輔助穿衣過程中，使用一種多傳感器信息融合的人體骨骼實時追蹤方法，使機器人既可以基于力的信息自動改變運動軌跡從而保證用戶安全，又可以完成穿衣任務
在下肢外骨骼機器人的穩(wěn)定性評估、步態(tài)規(guī)劃和平衡控制中，人機系統(tǒng)質(zhì)心是重要的參數(shù)之一
多臺貨箱到人機器人正在運行，攜帶著貨箱輕巧敏捷地來回穿梭于存儲區(qū)和工位之間，高速完成美妝產(chǎn)品的存揀作業(yè)。這是業(yè)內(nèi)首個多層貨箱到人機器人解決方案的落地應用，相較同等面積的人工倉，效率提升2.5倍。
