ロボット工学の分野での問題点は、以下に焦点を当てる、コンテキストアウェア、自己位置とモーションコントロールは、ロボット工学の3つの主要な問題である、そのような抗健康調査など複数の分野のコンピュータ、センサー、人間とコンピュータの相互作用を、含むことになる、非常に勉強しますこれは細部の三点で議論されます。
コンテキストアウェア
現在、移動ロボットとロボットの屋内環境では、レーザーベースのレーダーや他のセンサーが自律的コンテキストアウェア技術は比較的成熟している、と変動や、照明、コンテキストアウェアタスクなど環境の変化に起因する屋外用途、中比較的より複雑な、高いリアルタイム要件は、なるようにマルチセンサー融合技術は、ロボットの環境知覚が直面する主要な課題となっています。
単一のセンサ環境をほぼすべての宇宙ロボットをカバーし、その最も認知弱点を克服するのが難しいが、マルチセンサーの効果的な統合、異なるセンサからの冗長な情報によって、補完をしている使用すると、ロボットの認知度を向上させるために、包括的なアプローチを検出することができますしたがって、周囲の環境のロボットの認識を達成するために、超音波と組み合わせたレーザレーダセンサ、深度カメラ、および他の落下防止センサーの距離情報の使用は、様々な国のホットな研究学者になっています。
コンテキストアウェアマルチセンサ構成の同期技術を使用して複数のソースから問題、マッチング及び通信情報を引き起こし、そして技術的な解決策は、クロスモダリティマルチセンサ情報登録およびクロススケールの統合を研究する必要があるかもしれません。しかし、実際には、使用されるセンサの種類は、より良いではありません。異なる環境での特定のアプリケーションのためのロボットは、各センサデータ、リアルタイムシステムの妥当性を検討する必要があります。
自律測位
自律移動ロボットの歩行を実現するために、ポジショニングは現在のGPSを習得するために、そのコア技術の一つである全地球測位の高精度を提供することができたが、GPSはいくつかの制限がありました、など、屋内環境での弱いGPS信号があるでしょう簡単に損失ポジションにつながります。
近年来，SLAM技术发展迅速，提高了移动机器人的定位及地图创建能力，SLAM 是同步定位与地图构建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的缩写，最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM与其说是一个算法不如说它是一个概念更为贴切，它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目”的问题方法的统称。
路径规划
路径规划技术也是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等），在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。
根据对环境信息的掌握程度不同，机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在已知的环境中，给机器人规划一条路径，路径规划的精度取决于环境获取的准确度，全局路径规划可以找到最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，当环境发生变化，如出现未知障碍物时，该方法就无能为力了。它是一种事前规划，因此对机器人系统的实时计算能力要求不高，虽然规划结果是全局的、较优的，但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。
而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知，侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避障能力，通过传感器对机器人的工作环境进行探测，以获取障碍物的位置和几何性质等信息，这种规划需要搜集环境数据，并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正，局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体，要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力，对环境误差和噪声有较高的鲁棒性，能对规划结果进行实时反馈和校正，但是由于缺乏全局环境信息，所以规划结果有可能不是最优的，甚至可能找不到正确路径或完整路径。
全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别，很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划，而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作，机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。郑州不孕不育医院：http://jbk.39.net/yiyuanzaixian/zztjyy/
感知、定位、路径规划技术现状如何？
为解决机器人自主行走难题，国内针对环境感知、自主定位及路径规划等技术进行研究的企业不在少数，国内思岚科技作为机器人定位导航技术之首，在实现机器人自主行走中已有较为成熟的产品，例如可帮助企业降低研发成本的Apollo，Apollo机器人底盘搭载了 激光测距传感器 、超声波传感器、防跌落等传感器。并在底盘之上配置深度摄像头传感器。同时配合自主研发的SLAMWARE自主导航定位系统，让机器人实现自主建图定位及导航功能。
当 Apollo 处于未知环境中，无需对环境进行修改，利用SharpEdgeTM精细化构图技术，构建高精度、厘米级别地图，具备超高分辨率，不存在误差累加。同时利用D*动态即时路径规划算法寻找路径并移动到指定地点，无需二次优化修饰，可直接满足人们的使用预期。
除此之外，基于纯软件方式，无需额外进行辅助铺设，可对Apollo进行预定路线设置，或通过设置虚拟墙及虚拟轨道阻止Apollo进入某个工作禁区。
在工作过程中当Apollo出现电量过低的情况时，可支持可外部调度的预约式充电自主导航定位，自动返回充电坞充电。
另外，Apollo的扩展接口还集成了网口，供电接口和各种控制接口，以便用户快速进行开发扩展。Apollo可通过有线网络或WIFI与外部通信，其本身自带的电池可为自身与外接的扩展模块供电，用户可通过各种控制接口对整个Apollo及其上层扩展模块进行控制。
要するに、近年では、政府はロボット技術の発展を重視し、ロボットビジネスの革新を促進するためのリソースの多くを置く、精神を開拓、将来を信じている、ロボットは、重要な日常になり、より便利に人々を導くために時代！