针对传统机器人控制系统运算能力弱、控制精度低、响应速度慢、兼容性差及关键技术受制于人的现实,课题组基于先进的软硬件设计理念,深度运用云计算、大数据、机器学习及AI技术等,将人类智慧和知识经验无缝集成到机器人控制系统,使系统能够兼容各类系统和组件、运行更复杂的模型、以更高的采样频率实时处理更高分辨率的图像等信息源的同时,也能在MCU上实现高性能边缘计算,增强机器人系统的感知、理解和认知决策能力,提升机器人系统的类人智慧技能,从而使机器人能够自主完成复杂非结构化动态环境下的柔顺灵巧性和自适应操作,并获得较高的控制精度,进而解决困扰泛在机器人系统智能化、柔顺化的行业难题。