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目前，对足式步行机器人、履带式和特种机器人研究很多，但大多数仍处于实验阶段，而轮式移动机器人由于其控制简单、运动稳定和能源利用率高等特点,正在向实用化迅速发展，从阿波罗登月计划中的月球车到美国最近推出的NASA行星漫游计划中的优尔轮采样车，从西方各国正在加紧研制的战场巡逻机器人、侦察车到新近研制的管道清洗检测机器人，都十分有力地显示出移动机器人正在以其有使用价值和广阔的应用前景而成为智能机器人发展的方向之一。电动汽车是推动轮式移动机器人技术进步的动力之一，所以，应注意这方面的研究进展。
体系结构机器人的智能系统具有以下特点：信息密集、多层次的信息与知识表示方式、与环境交互丰富多样、信息与知识分布存储等。因此，它是一个高智能、多系统的复杂系统工程，不只是单元技术的简单连接，系统的总功能是各种分系统在多层次的协调和分工中集成，所以，机器人的总体集成技术是一个核心问题,其主要内容是机器人的体系结构研究。体系结构的研究，主要针对有意识行为和反射行为而展开的，怎样将两者相统一，是目前的一个研究热点。早期的移动机器人研究都是在室内进行的,其体系结构,一般只能在积木世界中运行。德国为在自动化工厂中运行的自动导引车AGV设计了一种分层体系结构。德国还开发了一种具有很高水平的移动机器人系统KAMRO，它的体系结构基本上采用了NASREM模型的思想。美国MIT的人工智能实验室的Brooks提出了包容体系结构思想,并建立了一系列新型的移动机器人。包容体系结构采用所谓感知、动作、结构，也被称为基于行为的结构。一些实验结果表明，包容体系结构在处理动态环境中不确定性和模仿动物的低级反射行为方面具有很多优点。最近,很多采用了基于行为控制的思想而与传统AI符号主义思想影响的体系结构不同的新型结构纷纷被了出来。现如今，这种基于行为控制的体系结构还处于理论探讨阶段,很多工作有待深入。实际上,移动机器人要完成的任务非常复杂,而上述的两种体系结构各有优缺点,因此,又提出了各种混合体系结构,最近又有人提出二重体系结构。
运动规划运动规划是移动机器人的一个重要问题。它的目标是在一个存在障碍物的环境中,为移动机器人寻找一条无碰撞路径。对于自由运动的机器人,即机器入的运动不受限制,运动规划问题可以通过在自由位形空间内计算一条路径加以解决,这样的一条路径与工作空间内的一条可行的自由路径相对应。关于这方面的问题,自1970年以来,吸引了许多研究者。运动规划耗时很多,一个重要的解决办法就是并行化。D.Henrich对使用并行处理方法进行快速运动规划的研究情况做了一个综述,并指出了一些有待解决的问题。一旦在线、实时运动规划实现,运动规划就可融入运动控制算法的闭环之中。另外,以前的运动规划算法,很少考虑运动的时间和速度。当考虑移动机器人所受的非完整性约束时,原来允许位形空间内的一条无碰路径,这时就不一定是一条可行的路径。在复杂动态的环境中,考虑运动规划问题,将有更多的问题有待研究。其中一个重要的方面,就是多机器人的运动规划问题。多机器人运动规划中,多移动机械臂的运动规划是一个重要的研究内容,并且成果极少,尤其考虑非完整约束的情况。4.导航与定位在移动机器人的应用中,精确的位置知识是一个基本问题。有关位置的测量,可分为两大类:相对和绝对位置测量。使用的方法可分为7种:里程计、惯性导航、磁罗盘、主动灯塔,全球定位系统,路标导航和地图模型匹配。其中前两种属于相对位置测量,也称为航迹推算。