一、基础研究方向
1. 机构学与控制理论
包括空间机构学、机器人运动学/静力学/动力学等基础理论，以及低层控制算法（如MIT的迷你猎豹四足机器人控制）。
研究热点如软体机器人的形态学计算、驱动系统优化（电磁/液压/气动驱动）及智能材料（如电活性聚合物）的应用。
2. 感知与交互技术
计算机视觉、传感器融合技术及环境建模（如SLAM技术）是核心方向，斯坦福大学、卡内基梅隆大学等机构在视觉SLAM领域表现突出。
人机交互研究聚焦情感识别、自然语言处理与社交机器人行为设计。
二、应用领域研究
1. 工业与协作机器人
美国早期研究以机械臂为主（如Unimate），现发展为协作机器人（Cobots），强调人机共融与任务分配。
德国KUKA等公司推动工业机器人在汽车制造、物流等领域的应用。
2. 医疗与特种机器人
约翰霍普金斯大学等机构研发手术机器人（如达芬奇系统）、康复辅助设备及医疗嵌入式系统。
特种机器人包括深海探测、太空作业及核设施检修机器人。
3. 服务与家庭机器人
人形机器人（如波士顿动力Atlas）和家庭服务机器人（清洁、陪伴）是热点，日本在仿人机器人领域领先。
三、前沿技术趋势
1. 人工智能融合
结合强化学习、多模态处理的具身智能（如双臂Franka机器人协同操作）和生成式AI驱动的自主决策系统。
物理AI通过虚拟环境训练机器人，提升环境适应性。
2. 可持续与研究
关注机器人能效（轻量化设计）、材料回收及安全（如隐私保护与决策透明度）。
3. 跨学科创新
生物医学工程方向手术导航、生物力学；计算机科学方向聚焦ROS系统与AI算法。
四、代表性机构与实验室
美国：麻省理工学院（机械控制）、斯坦福大学（AI与视觉）、卡内基梅隆大学（SLAM）。
欧洲：DLR实验室（仿生控制）、EPFL（运动规划）、IIT（软体机器人）。
当前研究正从单一功能向通用智能体发展，同时强调人机协作与社会化应用。
