开展智能交互与身份识别技术研究。人对机器人进行操作或者机器人与人进行信息交互，需要提供一个合适的人机交互界面，可研究语音交互和手势交互的机器人应用技术与系统，以实现与机器人交互的自然性和便利性。同时，服务机器人或者特种机器人适应用户需求还需要先识别用户身份，这也需要研发身份识别技术。对机器人技术领域中的智能交互和身份识别，重点研究手势交互、语音交互与身份识别相结合的动态手势身份认证技术，解决机器人智能交互与身份识别方便和稳定性问题。

开展基于视觉的自动对象目标检测与分类技术研究。特种机器人需要有通过视觉辨别特定对象并予以分类的能力。研究基于图像数据驱动的深度学习目标检测和同时分类技术，同时研究基于在线学习的运动目标检测与跟踪一体化方法，以实现机器人通过视觉可以快速察觉出要关注的对象目标，同时自动分类，为后续全场景理解提供基础。

开展图像特征测量与图像超分辨技术研究。特种机器人或工业机器人可以通过视觉来测量工业件特征，并能对产品进行缺陷检测，这需要研究图像特征快速提取及缺陷分类技术；同时由于实际成像时各种因素的影响，采集的图像分辨率低或者运动模糊，需要研究图像复原和图像超分辨技术。针对这些问题，研究深度学习全卷积网络超分辨率复原以及采用非因果分数阶滤波图像去模糊技术，可克服图像尺寸缩放及运动模糊带来的降质问题。此外，研究结合移动最小二乘滤波图像特征提取及广义ELM快速缺陷分类的方法，结合摄像头标定，实现高效鲁棒视觉图像特征测量。

开展增强现实与计算机仿真技术研究。为了便于观察机器人移动与场景的位置关系，可以进行机器人移动追踪和机器人视野增强现实计算机仿真。研究机器人自身运动跟踪技术及利用机器人载摄像头拍摄的图像全景合成及增强现实显示技术；对于多机器人运动体，研究多机器人运动碰撞检测与预警算法及计算机仿真演习系统技术。