机器人学是工程和科学的一个跨学科分支，包括机械工程、电子工程、信息工程、计算机科学和其他。机器人学涉及机器人的设计、构造、操作、使用，以及控制它们的计算机、感觉反馈和信息处理系统等。
这些技术被用来开发可以替代人类和复制人类行为的机器。机器人可以用于各种情况下的不同目的，但今天机器人大都用于危险环境(包括炸弹检测和灭活)、制造过程或人类无法生存的地方(例如在太空、水下、高温下，以及清理和遏制危险材料和辐射)。机器人可以被设计成任何形式，但是有些机器人的外形很像人类，据说这有助于机器人接受通常由人执行的某些重复性行为。这种机器人试图完成行走、举重、说话、认知，以及基本上人类能做的任何事情。今天的许多机器人是受大自然的启发，为仿生机器人领域做出了贡献。
在1948年，诺伯特·维纳阐明了控制论原则，也被认为是实用机器人学的基础。
机器人有很多种类型；它们被用于许多不同的环境和用途，尽管在应用和形式上非常不同，但在结构上它们都有三个基本的相似之处:
当前和潜在的应用包括:
致动器是机器人的”肌肉”,是将存储的能量转换为运动的部件。到目前为止，最流行的执行器是使轮子或齿轮旋转的电动机，以及控制工厂中工业机器人的线性执行器。由电，化学药品或压缩空气驱动的执行器的替代类型仅有一些最新进展。
电动马达
绝大多数机器人使用电动马达，便携式机器人中通常使用有刷和直流电动机，工业机器人和数控机器中使用交流电动机。这些电机通常应用于负载较轻的系统中，其中主要的运动形式是旋转。
线性致动器
各种类型的线性致动器不是通过旋转来移入和移出，并且通常具有更快的方向变化，特别是在需要非常大的力时被采用，例如工业机器人。它们通常由压缩和氧化空气(气动致动器)或油(液压致动器)提供动力。
系列弹性执行器
空气肌肉
肌肉线
电活性聚合物
压电马达
弹性纳米管
传感器允许机器人接收关于环境或内部组件的特定信息。这对于机器人执行任务和根据环境的变化来计算适当的响应是至关重要的。可以用于各种形式的测量，向机器人发出安全或故障警告，并提供其正在执行的任务的实时信息。
触觉
视觉
在大多数实际的计算机视觉应用中，计算机是通过预先编程解决特定任务的，但是基于机器学习的方法现在变得越来越普遍。
计算机视觉系统依赖于检测电磁辐射的图像传感器，该电磁辐射通常为可见光或红外光的形式。传感器采用固体物理设计。光在表面上传播和反射的过程用光学来解释。复杂的图像传感器甚至需要量子力学来提供对图像形成过程的完整理解。机器人还可以配备多个视觉传感器，以便更好地计算环境中的深度感。像人眼一样，机器人的“眼睛”也必须能够聚焦在感兴趣的区域，并适应光强的变化。
计算机视觉中有一个分支，其中人工系统被设计成不同的复杂程度的模拟生物系统，以自主产生处理和行为操作。此外，计算机视觉中开发的一些基于学习的方法也存在有生物学背景。
其他的
机械夹具
真空抓具
用于电子零件和大物件（例如汽车挡风玻璃）的拾放机器人通常使用非常简单的真空抓具。
通用效应器
滚动机器人
为了简单起见，大多数移动机器人都有四个车轮或多个连续轨道。一些研究人员试图创造出更复杂的只有一个或两个车轮的轮式机器人。它们具有更高的效率和更少的部件而存在优势，以及可以在四轮机器人无法到达的有限位置工作。
两轮平衡机器人
单轮平衡机器人
球形机器人
六轮机器人
用六个轮子代替四个轮子可以在室外地形，如岩石或草地上提供更好的牵引力或抓地力。
履带式机器人
行走机器人
ZMP技术
跳跃
动态平衡（控制下降）
被动动力学
其他运动方式
飞行
板玻璃的纵向裂纹
溜冰
攀爬
游泳(鱼类)
航行
尽管现今很大一部分正在运行的机器人要么是人类控制的，要么是在静态环境中运行的，但人们对能够在动态环境中自主运行的机器人越来越感兴趣。这些机器人需要导航硬件和软件的某种组合来突破这种限制。特别是，不可预见的事件(例如，人和其他非静止的障碍物)会导致的碰撞问题。一些高度先进的机器人，如ASIMO和Meinü机器人，具有特别好的机器人导航硬件和软件。此外，《自控车》，《恩斯特·迪克曼斯》，《无人驾驶车》和《DARPAGrandChallenge》中的条目能够很好地感知环境，并随后根据这些信息快速做出导航决策。这些机器人大多使用带有航路点的GPS导航设备及雷达，有时还结合其他如激光雷达、摄像机和惯性导航系统的传感数据，以便在航路点之间更好地导航。
语音识别
机器人的声音
手势
面部表情
人工情感
个性
社会智力
必须控制机器人的机械结构来执行任务。机器人的控制包括三个不同的阶段——感知、处理和动作(机器人范例)。传感器给出关于环境或机器人本身的信息(例如，其关节或末端执行器的位置)。然后，该信息被处理以存储或传输，并计算适当的信号传递给移动机械装置的致动器(电机)。
处理阶段的复杂程度各不相同。在反应级，它可以将原始传感器信息直接转换成执行器命令。传感器融合可以首先用于从噪声传感器的数据中估计感兴趣的参数(例如机器人抓爪的位置)。从这些估计中可以推断出一个直接的任务(例如在某个方向上移动抓爪)。来自控制理论的技术将任务转换成驱动致动器的命令。
控制系统也可能有不同程度的自主性。
另一种分类考虑了人类控制和机器运动之间的相互作用。
机器人学的许多研究不集中在特定的工业任务上，而是集中在研究新型的机器人，或设计机器人的替代方法以及制造机器人的新方法。其他研究，如麻省理工学院的网络植物项目，几乎都是学术性的。
在上述每个领域，研究人员努力开发新的概念和策略，改进现有的概念和策略，并改善这些领域之间的互动。为此，必须制定和实施“最佳”性能标准以及优化机器人的设计、结构和控制方法。
仿生学将动物的生理学和运动方法应用于机器人的设计。例如，BionicKangaroo是基于袋鼠跳跃的方式而设计的。
一些国家夏令营项目将机器人作为核心课程的一部分。此外，著名的博物馆和机构经常提供青少年暑期机器人项目。
全球各地都有很多机器人比赛。SeaPerch课程面向所有年龄段的学生。这是一个简短的比赛示例。
幼儿竞赛
FIRST组织为年龄较小的孩子提供FIRSTLegoLeagueJr比赛。这项比赛的目的是为年幼的孩子提供一个开始学习科学和技术的机会。参加本次比赛的孩子将构建Lego模型，并可以选择使用LegoWeDo机器人套件。
9-14岁儿童竞赛
青少年竞赛
FIRSTTechChallenge专为中级学生设计，是从FIRSTLegoLeague到FIRSTRoboticsCompetition的过渡。
国际青少年机器人挑战赛更注重机械设计，每年都会举办一场特定的比赛。机器人是专门为那年的比赛而制造的。在比赛中，机器人在游戏的前15秒内会自动移动（某些年份，例如2019年的《深空》改变了此规则），并在比赛的其余部分手动操作。
大学生竞赛
各种各样的机器人世界杯比赛包括青少年队和大学生队。这些比赛侧重于不同类型机器人的足球比赛、舞蹈比赛以及城市搜救比赛。这些比赛中的所有机器人都必须是自主的。其中一些比赛侧重于模拟机器人。
AUVSI为飞行机器人、机器人船和水下机器人举办比赛。
Microtransat挑战赛是一项横跨大西洋航行的比赛。
竞赛对任何人开放
RoboGames向所有希望参加其50多个类别的机器人比赛的人开放。
国际机器人足球协会联合会举办FIRA世界杯比赛。有飞行机器人比赛、机器人足球比赛和其他挑战，包括用销钉和CD制造的举重杠铃。