智能机器人技术代表一个国家的高科技水平和自动化程度，它具有广阔的发展空间和市场前景。当前在工业制造、医疗康复、反恐安全、家政服务、深海和星球探测等领域，机器人学均取得了巨大的进步。但是，基于传统控制理论与方法搭建的机器人系统，会由于过分依赖系统建模和信息反馈的效果，在面临动态环境、长时导航和自主学习等复杂任务和问题时，无法像人类那样具备快速的智能反应和良好的适应能力。

为此，本实验室将重点研究大脑信息处理机制，以各种类型的机器人作为载体，实现融合视觉、听觉、触觉、本体感知等多通道认知信息的协调与控制，提出面向复杂环境和操作任务的类脑智能机器人控制理论，实现对于人类决策行为的自主学习，完成各种复杂环境条件下的控制任务。

       类脑智能机器人的研究包括类脑智能运动控制、脑学习记忆机制启发的空间定位与导航、类脑工作决策机制的研究以及类脑智能机器人平台几个方面， 如下图所示。