机器人技术的核心领域可归纳为感知与传感技术、运动与控制技术、智能算法与决策系统、人机交互与协作技术这四个关键方向，共同支撑机器人从基础操作到复杂任务的实现。

1. 感知与传感技术
   通过传感器获取环境信息是机器人运行的基石。包括视觉摄像头、激光雷达、触觉反馈装置等，能实时捕捉物体位置、形状、温度等数据。例如，仿人机器人通过头部搭载的视觉与听觉传感器模拟人类五感，结合陀螺仪实现动态平衡。

2. 运动与控制技术
   涵盖机械结构设计与精准驱动能力。关节电机、液压系统等执行机构将指令转化为物理动作，确保机器人完成行走、抓取等任务。开源平台如Yale OpenHand通过模块化设计提升机械臂灵活性，支持快速迭代。

3. 智能算法与决策系统
   基于深度学习和强化学习的算法赋予机器人自主决策能力。ROS（机器人操作系统）提供开发框架，集成路径规划、避障等功能；Gazebo仿真平台则通过物理引擎验证算法可靠性，降低实际部署风险。

4. 人机交互与协作技术
   实现机器人与人类的高效协同，包括语音交互、手势识别及协作控制。例如，iCub机器人通过多模态交互学习人类指令，在工业场景中与工人协作完成装配任务。

选择机器人技术方案时需结合实际场景需求，关注系统的稳定性、兼容性及可扩展性，同时通过模拟测试验证技术可行性。