随着机器人技术在全世界的发展，很多人开始在与机器人相关的领域工作，一些特有的附属专业得到了发展。首先最大的分化是进行机械臂工作的人和视觉系统工作的人。早期，视觉系统在给出机器人周围环境的信息方面看起来比其他方法更有前途。
视觉系统是通过摄像机来捕获周围物体的图片，然后使用计算机算法对图像进行分析，从而推断出物体的位置、方位和其他特性。图像系统最初的成功在于解决定位障碍物问题、解决物体操作问题和读取装配工程图。人们感到视觉用于与工厂自动化和太空探索有关的机器人系统中具有很大潜力。这致使人们开始研究可以通过视觉系统识别机器零件（特别对于部分封闭的零件，发生在所谓的“拾箱”问题中）和形状不规则的碎石的软件。
在“看”和移动物体的能力被建立以后，下一个合理的需要就是让机器人做一系列事件的规划、去完成一项复杂的任务。这使得规划的发展成为机器人技术非常重要的分支。在固定的环境中制定固定的计划相对来说是很直接的。然而，在机器人技术中，面临的挑战之一就是，由于误差或者未计划的事件，环境发生了未预料到的变化，此时，机器人会发现环境的变化并且修改自身的行动。
视觉系统对于导航、物体定位和确定它们之间的相对位置与方位非常有用。然而，当在具有环境约束力的地方，对于装配零件或者与其他机器人一起工作，只有视觉系统通常是不够的。因而产生了一种需求：对环境施加到机器人上的力和力矩进行测量，并利用测量结果来控制机器人的行动。多年以来，力控制操作成为了斯坦福人工智能实验室和遍布世界的其他几个实验室的主要研究课题之一。力控制在工业实践中的使用始终落后于该领域的研究发展。这是由于尽管高级的力控制系统对于通用的操作问题非常有效，但限制非常苛刻的工业环境的特殊问题经常只能在有限的力控制甚至没有力控制时解决。
今天有大量的、不同的以机器人为主题的专门性研究，其中有一些是经典的工程学科领域，如运动学、动力学、控制学、机器设计、拓扑学和轨迹规划。每一个学科在研究机器人技术之前都已经走过了一段漫长的路程，而为了发展机器人系统和应用，每一个学科已成为深入研究机器人技术的一个方面。
在理论正在发展的同一时间里，工业机器人，尽管稍微有些分离，也有了并行的发展。在日本和欧洲，商业开发强劲，美国也相继发展。相关的工业协会纷纷成立（日本机器人协会在1971年3月成立，美国的机器人工业协会（RIA）在1974年成立），定期举行协会展览会，并召开了应用导向的技术会议。其中最重要的有工业机器人国际研讨会（ISIR）、工业机器人技术会议（现在称为工业机器人技术国际会议（ICIRT））以及国际机器人和视觉展览与会议（这是由RIA每年举办的贸易展览会）。
对于很多人来说，机器人包含着多功能的概念，机器人即意味着在设计和制造时就具备了容易适应或者可被重新编程以完成不同任务的能力。在理论上，这种想法应该可以实现的，但在实际中，却是大多数的机器人装置只能在非常有限的领域里实现多功能。人们很快发现，在工业中一般而言，一台具有专门用途的机器要比一台具有广泛用途的机器表现好得多。而且在制造加工时，当产品的产量足够高的时候，一台具有专门用途的机器要比一台具有广泛用途的机器花费少。因此，人们开发出专业机器人用于喷漆、铆接、零部件装配、压力加载、电路板填充等方面。在一些情况下，机器人被用于如此专一的用途，以至于很难划清一台所谓的机器人与一条可调整的“固定的”自动化流水线的界限。人们理想中的机器人应该是能做“所有事”的万能机器，因此这种机器人在大量出售以后价格将相对便宜。但是，许多机器人的实际情况则恰好与之相反。
机器人的概念应该与在给定的时间内什么活动是与人相关，以及什么活动是与机器相关联系起来。如果一台机器突然变得能够完成我们通常和人联系在一起的工作时，这台机器就能在定义上被提升而定义为一个机器人。过了一段时间以后，人们习惯于这件工作由机器来完成了，这个装置就从“机器人”降级为“机器”。那些没有固定底座和那些具有胳膊或腿状附件的机器人更有优势，也更有可能被称作机器人，但是很难让人想到一套始终如一的定义标准，并适合目前所有的命名惯例。
在包括家用机器的所有机器中，拥有微处理器来指导其行动的都可以认为是机器人。除了真空吸尘器，还有洗衣机、冰箱以及洗碗机都能很容易地作为机器人被推向市场。当然，还存在着很多的可能性，包括那些具有环境感知反馈和判断能力的机器。在实践里，那些被看做是机器人的装置中，传感器的数量和判断能力可能由很多、很强一直变化到完全没有。
在最近的几十年里，对机器人的研究已经由一个以机电整合装置研究为中心的学科壮大为一个宽广得多的交叉性学科。被称作以人为本的机器人领域便是这样的一个例子。在这个领域里，人们研究人和智能机器的相互作用。这是一个发展中的领域，其中，对机器人与人的相互影响的研究已经吸引了来自经典机器人研究领域之外的专家们。人们正在研究一些诸如人和机器人的情感之类的概念；而且一些像人体生理学和生物学等古老的研究领域正在被合并成机器人研究的主流。这些研究活动将新的工程和科学层面引进到了研究实践中，从而丰富了机器人研究领域。这一进步是全世界成千上万人的工作成果，这些工作很多都是在大学、政府的研究实验室和企业里进行的。
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