机器人学是一门跨学科领域，涵盖机器人的设计、制造、编程、控制与评估。机器人是通过受控运动及与周围环境的交互来执行任务的实体机器。机器人学融合了机械工程、电气工程、计算机科学和控制理论，也借助数学和人工智能的研究成果。其核心问题包括如何表征环境、选择动作，以及如何在物理约束和不确定性下执行这些动作。机器人学既涵盖自主系统，也涵盖在人类监督或远程控制下运行的机器。(roboticsbook.org)
范围与历史发展
机器人学与自动化有所交叉，但两者并不相同。自动化包括无需机器人机构的过程，而机器人学关注的是运动和物理交互对其功能至关重要的机器。机器人不必具有人的外形，其能力可以从重复预先编程的动作，到解读观测信息并规划行动。工业领域的定义强调可重新编程、多用途的机械手；范围更广的服务机器人分类则也包括自主能力有限或完全由远程操控的系统。(ifr.org)
由斯坦福研究所（SRI）于1966年至1972年间开发的Shakey机器人是机器人研究中的一个里程碑。这一移动平台集成了感知、推理、路径搜索和简单物体操作功能。它不需要为每一个动作单独下达指令，而是能够规划一系列动作，以实现指定目标。Shakey展示了如何在同一个机器人系统中结合感知、自动规划和实际动作执行。(sri.com)
物理结构与驱动
机器人系统通常包括机械结构、执行器、传感器、控制器和电源。机械手由通过旋转关节或滑动关节连接的连杆组成。移动平台可以采用轮式或其他移动机构。执行器将输入的能量转化为运动，常见形式包括电动机以及液压或气动机构。末端执行器是安装在机械手工作端的装置，例如夹持器、焊接工具或吸附装置。(osha.gov)
机械设计决定了系统能够进行哪些运动，以及能够承受多大的负载。工作范围、关节运动限位、有效载荷和运行速度都会限制任务的执行。机器人实际可发挥的能力也取决于周边设备：夹具、输送机、工具和传感器都可能是工业机器人装置不可或缺的组成部分。因此，仅评估单独一条机械臂，并不能确定完整应用系统的性能或安全性。(osha.gov)
运动、规划与控制
机器人运动学描述运动，而不考虑产生运动的力。正运动学根据关节坐标计算工具的位置和姿态；逆运动学则确定能够使工具达到期望位姿的关节配置。多解、不可达位姿和奇异配置使逆运动学问题更加复杂。机器人动力学进一步考虑质量、惯性、力和力矩，借助经典力学预测运动或计算所需的执行器输入。(hades.mech.northwestern.edu)
运动规划寻找既满足任务要求，又避开障碍物并符合机械约束的运动。几何路径规定机器人经过哪些位置；轨迹则还规定这一运动如何随时间展开。规划可以在配置空间中进行，其中每个点都代表一组完整的机器人坐标。数学优化提供了根据运动耗时或能耗等目标选择运动方案的方法。(hades.mech.northwestern.edu)
控制将规划的运动与实际行为联系起来。通过反馈，系统将测量结果与期望状态进行比较，并调整执行器指令。位置控制、速度控制和力控制各有不同用途。操作任务还需要考虑接触问题：抓取取决于物体的几何形状、接触力和摩擦，而不只是将工具移到目标位置。(northwestern.edu)
感知与状态估计
机器人感知将传感器测量结果转化为有助于行动的信息。摄像头、测距传感器、接近传感器和惯性测量仪器提供有关机器人及其环境的不同观测信息。计算机视觉用于辅助解读图像，传感器融合则综合多种观测信息，估计任何单一传感器都无法可靠测量的量。传感器噪声和不完善的运动模型使状态估计成为一个核心问题。(roboticsbook.org)
机器人定位估计机器人相对于某个参考坐标系或地图的位置和姿态。同步定位与建图通常简称为SLAM，在构建地图的同时估计自身位置。基于概率和贝叶斯推断的方法会对不确定性进行表征，而不是将每次观测都视为精确无误。这些估计为导航和规划提供支持，但仍会受到测量误差和建模假设的影响。(roboticsbook.org)
学习与应用
机器学习使机器人能够从数据中获得模型或行为。深度学习用于感知，而强化学习和示范学习则用于动作选择和操作技能学习。通过学习获得的组件可以补充显式的几何模型和物理模型，而不必取代整个控制系统。机器人操作技能的学习仍然具有挑战性，因为动作会影响环境，并涉及接触、不确定性和多种多样的物体。(roboticsbook.org)
工业机器人执行物料搬运、装配、焊接、喷涂和机床上料等任务。服务机器人在工业自动化以外的领域执行有用的任务，涵盖消费级和专业应用。空间机器人技术包括行星探测车和辅助宇航员的系统。这类应用结合远程指令与机载自主能力，使机器人无需人类持续干预即可执行选定的动作。(osha.gov)
安全与评估
机器人安全涉及整个系统，包括工具、工件、相邻机械和人员。意外运动、挤压、撞击或储存的能量都可能带来危险。编程、维护、测试和调整环节尤其重要，因为在这些活动期间，人员可能进入机器人的作业空间。因此，防护措施和风险评估既要考虑机械设计，也要考虑运行条件。(osha.gov)
人机交互研究人如何与机器人交流和协同工作。性能评估包括任务成功率、精度、重复性，以及协作过程中或条件变化时的行为表现。仿真有助于开展受控实验，但仿真模型需要通过实际物理系统进行验证。美国国家标准与技术研究院（NIST）的机器人研究利用试验平台和标准化测量，研究安全性、灵巧操作、协作，以及机器人系统改执行其他任务的能力。(nist.gov)