机器人技术涉及多个领域，以下是一些关键技术的总结：
机器人云服务技术
机器人通过云端进行存储与计算，实现即时响应需求和功能，支持数据互通和知识共享。
脑电波控制技术
通过读取脑电波数据，用户可以意念控制机器人的运动，这种技术用于远程临场机器人。
感知技术
包括多传感信息融合、与脑神经科学、生物技术、人工智能、认知科学、网络大数据技术等深度交叉融合。
计算机视觉
使机器人能够从图像中识别物体、场景和活动，涉及图像处理和其他技术。
生肌电控制技术
利用人类上肢表面肌电信号控制机器臂，应用于远程控制和医疗康复等领域。
敏感触觉技术
采用电学和微粒子触觉技术的新型传感器，使机器人对物体的外形、质地和硬度更敏感，适用于医疗和勘探。
智能控制
针对无法精确解析建模的物理对象和病态过程，提出了各种不同的机器人智能控制系统。
软体机器人技术
使用柔韧性材料制造，能够在大范围内任意改变自身形状，适用于管道检查、医疗诊断和侦查探测等领域。
液态金属控制技术
通过控制电磁场外部环境，对液态金属材料进行精确控制，应用于智能制造和灾后救援等领域。
脑机接口技术
通过收集、识别和转化神经系统电活动和特征信号，使人脑指令能直接传递给机器终端，应用于助残康复和娱乐体验。
会话式智能交互技术
机器人能理解用户问题并给出精准答案，还能在信息不全的情况下主动引导完成会话。
多传感器信息融合
结合控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计，为机器人在复杂环境中执行任务提供解决方案。
导航与定位
自主导航是机器人研究领域的重点和难点问题，涉及多种导航技术。
情感识别技术
实现对人类情感和心理活动的识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力。
自动驾驶技术
为人类提供自动化、智能化的装载和运输工具，并延伸到道路状况测试和国防军事安全等领域。
虚拟现实机器人技术
通过虚拟现实技术再造虚拟现场，增强机器人的交互能力和应用范围。
人机接口
设计良好的人机接口，使智能机器人系统能够借助人脑的控制来实现系统控制。
伺服电机、减速器、运动关节、控制器和执行器
这五大关键技术是现代机器人领域的核心组成部分，涉及动力系统、运动控制和系统集成。
云计算与边缘计算
机器人技术融合云计算与边缘计算能力，实现远程监控、故障诊断、预测维护等功能，并支持大规模机器学习训练。
新材料与制造工艺
先进的材料科学和精密制造工艺对提升机器人性能起着关键作用。
这些技术共同推动了机器人技术的快速发展，使其在多个领域展现出广泛的应用前景。