Autonomní systémy jsou stále důležitější, pokud jde o úkoly, které jsou pro člověka příliš nebezpečné, příliš obtížné nebo příliš monotónní. Systémy reagují na události ve svém prostředí a činí vhodná rozhodnutí: Vnímají, učí se, myslí, jednají sebevědomě a reagují inteligentně na nepředvídané změny v prostředí.
Autonomní systémy také nabízejí velký potenciál pro kolaborativní robotiku. Mohou například využít natrénované zkušenosti k předpovědi, co bude pracovník dělat dál, a podle toho řídit své pohyby. Díky této predikci pohybu je spolupráce bezpečnější a efektivnější.
Pokud autonomní robot zná požadovaný koncový stav, může pomocí odpovídajících algoritmů umělé inteligence (AI) odvodit všechny pracovní kroky, které jsou nezbytné k vyřešení úkolu. Kromě posilujícího učení používáme také bioinspirovanou umělou inteligenci: tato účinná a specializovaná umělá inteligence je inspirována inteligencí mravenců, včel a jiného hmyzu.
Tyto a další inteligentní robotické dovednosti, jako je balení krabic nebo odhadování hmotnosti, umožňuje AI učením pomocí virtuálně generovaných datových sad. Používá se také Sim2Real Learning – učení v simulacích nebo hybridních systémech a provádění toho, co se naučily na skutečném robotu.