在對未來機器人的研究路線上，該路線圖將機器人技術劃分為八大領域：機械與致動裝置、移動性與操控性、感知、形式化方法、學習與適應、控制與規劃、人機交互、多智能體機器人等。
2016年11月，美國發布第三版機器人路線圖《從互聯網到機器人》。該路線圖由美國國家科學基金會、加州大學聖迭戈分校、俄勒岡州立大學和佐治亞理工學院資助，由來自美國多所高校的150餘名研究人員共同起草完成。
呼籲為自動駕駛汽車、無人機等新技術切實進入日常生活，出臺更好的政策框架，建議加強人機交互研究，以開發智能機器助力老年人的起居生活，此外，路線圖還主張推進科學、技術、工程和數學教育以及更靈活的機器人系統，以適應不斷增長的定製化製造需求。
該路線圖將機器人技術劃分為八大領域，各領域還包含了若干主要關注的主題。
（1）機械與制動裝置。關注主題包括：增材製造技術；以柔性材料為代表的新材料與構造範式；致動器設計、機械結構和控制的融合技術。
（2）機器人的移動性和操控性。關注主題包括：基於生物運動啟發的新型工具與方法；三維導航與控制技術；開放、動態和非結構性環境下的機器人自主控制。
（3）機器人的感知。關注主題包括：更精確、更低廉、魯棒性更高的視覺系統；觸覺傳感器；長週期感知算法；人類活動與意圖高級感知算法；多感知模式綜合集成算法。
（4）形式化方法。關注主題包括：考慮不確定性和動態環境的閉環系統的綜合與驗證；應對機器人失效時保障安全性的形式化方法；保證安全前提或面向安全性的學習方法；面向人機互動與合作的形式化方法。
（5）機器學習與適應。關注主題包括：從人類示範中進行學習；強化型機器學習與深度學習。
（6）運動控制與規劃。關注主題包括：不確定情況下的任務與運動規劃；約束環境下的控制與規劃；針對複雜和特殊幾何形狀的抓握技術，以及用於操控可變形物體、非抓取性動作等的接觸技術；動態環境下的規劃與控制的可擴展性和不確定性問題；多智能體協調技術。
（7）人機交互。關注主題包括：人-機器人交互界面設計；針對人類生理學與行為的感測感知技術，面向不同用戶和行為變化的機器人適應技術；以機器人社交為目的的語言和非語言交互行為建模；以人-機器人協作為目的的機器人感知與自適應方法和模型；針對機器人通信媒介的自然界面設計；機器人長期交互問題；人機交互安全規範設計指南。
（8）多智能體機器人。關注主題包括：分佈式控制與決策；集中/分散混合式信息交換機制；人-群體機器人交互模型構建；異構機器人網絡；多機器人系統中的通信和感測。
New U.S. Robotics Roadmap calls for regulation, research and education.
圖片來自網絡
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