Sistemele autonome devin din ce in ce mai importante atunci cand este vorba de sarcini care sunt fie prea periculoase, fie prea dificile sau prea monotone pentru oameni. Sistemele reactioneaza la evenimentele din mediul lor si iau o decizie adecvata: ele percep, invata, gandesc si actioneaza in mod constient si reactioneaza inteligent la modificarile neprevazute din mediul inconjurator.
Sistemele autonome ofera, de asemenea, un mare potential pentru robotica colaborativa. De exemplu, aceste sisteme pot prezice, pe baza experientei dobandite, ce va face lucratorul in continuare si isi pot coordona miscarile in consecinta. Aceasta predictie a miscarilor face cooperarea mai sigura si mai eficienta.
Daca un robot autonom cunoaste starea finala dorita, acesta poate utiliza algoritmi de inteligenta artificiala (AI) adecvati pentru a obtine toate etapele de lucru necesare rezolvarii sarcinii in sine. Pe langa invatarea prin consolidare, folosim si inteligenta artificiala bio-inspirata: aceasta inteligenta artificiala eficienta si specializata este inspirata de inteligenta furnicilor, albinelor si a altor insecte.
Pentru a obtine aceste abilitati inteligente ale robotilor, precum si alte functii, cum ar fi ambalarea cutiilor sau estimarea greutatii, inteligenta artificiala poate fi instruita folosind seturi de date generate virtual. Se utilizeaza, de asemenea, procesul de Sim2Real Learning - invatarea din simulari sau prin sisteme hibride si executarea a ceea ce s-a invatat cu robotul real.