傳統人工智能符號處理技術應用于機器人有哪些難點一般工業機器人控制器本質上是一個數值計算系統如果將人工智能系統（如專家系統）直接添加到機器人控制器的頂層，能否獲得良好的智能控制器？

　　沒那么容易由于符號處理和數值計算，在知識表示和時間尺度的抽象水平上的顯著差距，直接將兩個系統結合起來，就會出現相互之間的通信和交互問題，這是組織智能控制系統的困難。

　　這種困難表現在兩個方面：第一，傳感器獲得的反饋信息通常是大量的數值信息，符號層一般很難直接使用，需要壓縮、轉換、理解和轉換成符號表示，這往往是困難和耗時的。

　　這些信息來自分布在不同位置和類型的多個傳感器移動技術的移動功能是智能機器人與工業機器人的顯著區別之一隨著移動功能的增加，機器人的操作范圍大大增加，從而將移動機器人的概念從陸地擴展到水和空氣中近年來，移動技術在國外機器人研究項目中發揮了重要作用例如，移動技術被列為美國宇航局“自由號”上的機器人、美國宇航局和NSF開發的南極Erebus活火山探測機器人和美國核廢料處理機器人HA7BOT中的關鍵技術流動和面向就業的實施機構的綜合發展是最近出現的一個趨勢因為無論什么樣的機器人都需要配備機械手或傳感器來執行特定的作業功能另一個趨勢是運動控制和視覺日益結合這種趨勢始于ALV項目，最近將靜態圖像識別框架轉換為主動視覺和感知階段顯然，智能機器人在非結構化的環境中自主運動，或在遠程控制條件下，視覺-傳感器-驅動協調控制是必不可少的。

　　機器人手臂的設計和制造在運營商行業已經成熟，因此對智能機器人操作者的研究主要集中在各種靈活靈巧的手爪和手臂上機器人手臂結構應適應高速、重載、高精度、輕量化智能機器人的發展趨勢輕量化是關鍵新高剛度、地震結構和材料是國外研究的前沿機器人的手、手腕和連接機構是一個引人注目的研究課題手腕機制研究的重點是牢度、準確性、柔韌性、柔韌性和結構緊湊性一類與人類協調密切相關的智能機器人，如醫療機器人、空間機器人、危險品搬運機器人、毛刺機器人等，面臨著如何快速、準確地將人的意志和熟練的手工操作傳遞給機器人執行器的問題