智能机器人的控制策略和应用领域是两个紧密相关的主题。控制策略指的是使机器人能够执行预定任务的方法，而应用领域则描述了这些机器人被使用的具体场景。
控制策略
1. 规划与导航：这是智能机器人最基本的功能之一。机器人需要知道如何从起始点到达目标点，包括考虑障碍物、地形变化等复杂情况。这通常涉及到路径规划算法，如a*（a-star）、dijkstra、rrt（rapidly-exploring random tree）等。
2. 感知与识别：通过传感器收集环境信息，如视觉、触觉、声音、热感等，以识别环境中的物体、人或其他机器人。
3. 决策与规划：根据感知到的信息，机器人需要做出决策，选择最佳行动方案。这可能涉及机器学习算法来处理复杂的情境和决策问题。
4. 运动控制：确定机器人的运动方式，比如直线运动、旋转、跳跃等，并调整其速度、加速度和方向。
5. 自主性：在某些应用中，机器人需要在没有人类干预的情况下独立完成任务，这就需要实现完全的自主性，即在遇到新情况时能够自我调整。
6. 学习与适应：通过机器学习和人工智能技术，让机器人能够从经验中学习，不断优化其行为和决策。
应用领域
1. 制造业：用于自动化装配线、质量检测、物料搬运等工作。
2. 医疗领域：用于手术辅助、药物配送、康复训练等。
3. 家庭服务：清洁、烹饪、陪伴老人或儿童等。
4. 物流与仓储：自动分拣、搬运货物、仓库管理等。
5. 危险环境作业：如深海勘探、核设施检查、有毒气体探测等。
6. 搜救与救援：搜索失踪人员、废墟清理、灾害现场评估等。
7. 农业：自动化种植、收割、施肥、除草等。
8. 服务业：餐饮服务、酒店客房管理、零售等。
9. 科研与探索：空间站维护、深海研究、考古发掘等。
10. 军事领域：侦察、巡逻、战场支援等。
随着技术的不断发展，智能机器人的应用范围将会更加广泛，它们将更多地渗透到我们生活的各个方面。例如，自动驾驶汽车正在逐步成为现实，未来可能彻底改变我们的出行方式；智能家居系统使得家庭生活更加便捷舒适；以及在教育领域的个性化学习助手等。
