智能机器人系统构建及关键技术是一个复杂而广泛的领域，涉及多个学科和技术领域。以下是一些关键要素：
1. 感知与定位技术：机器人需要能够感知其周围环境并确定自身的位置。这通常涉及到传感器技术，如摄像头、激光雷达（LIDAR）、超声波传感器等。这些传感器可以帮助机器人识别物体、测量距离、检测障碍物等。
2. 决策与规划技术：机器人需要能够根据感知到的信息做出决策并规划行动。这通常涉及到人工智能和机器学习技术，如强化学习、深度学习等。这些技术可以帮助机器人理解复杂的任务，并生成有效的行动策略。
3. 运动控制技术：机器人需要能够执行精确的运动控制，以实现预期的移动和操作。这通常涉及到电机控制、伺服驱动等技术。这些技术可以帮助机器人实现平滑、准确的运动，提高操作效率和准确性。
4. 人机交互技术：机器人需要能够与人类或其他机器人进行有效沟通和协作。这通常涉及到自然语言处理、语音识别、手势识别等技术。这些技术可以帮助机器人理解人类的指令和需求，提高人机交互的自然性和有效性。
5. 自主导航与避障技术：机器人需要能够在未知环境中自主导航，并避免碰撞和障碍物。这通常涉及到传感器融合、地图构建、路径规划等技术。这些技术可以帮助机器人在复杂的环境中实现稳定、安全的导航。
6. 多机器人协同技术：当多个机器人协同工作时，它们需要能够共享信息、协调动作，并共同完成任务。这通常涉及到通信协议、任务分配、协同控制等技术。这些技术可以帮助机器人实现高效的协同工作，提高任务完成的效率和质量。
7. 能源管理与优化技术：机器人需要能够高效地使用能源，包括电池、太阳能等。这通常涉及到能量管理算法、节能模式、能量回收技术等。这些技术可以帮助机器人延长工作时间，提高能源利用效率。
8. 安全与可靠性技术：机器人需要在各种环境下稳定运行，并确保操作的安全性。这通常涉及到故障诊断、容错设计、安全防护等技术。这些技术可以帮助机器人提高可靠性，减少故障发生的概率。
9. 标准化与模块化设计：为了便于开发、生产和维护，机器人系统需要采用标准化和模块化的设计方法。这有助于简化系统结构，降低开发难度，提高系统的可扩展性和可维护性。
10. 人机工程学与用户体验：机器人系统需要充分考虑人机工程学原则，以提高操作的舒适性和便捷性。同时，还需要关注用户体验，使机器人能够更好地满足用户的需求和期望。
总之，智能机器人系统构建及关键技术涉及多个方面，包括感知与定位、决策与规划、运动控制、人机交互、自主导航与避障、多机器人协同、能源管理与优化、安全与可靠性、标准化与模块化设计以及人机工程学与用户体验等。这些技术的集成和应用是实现智能机器人系统的关键。随着科技的发展，我们期待看到更多创新的技术和解决方案的出现，推动智能机器人系统向更高水平发展。
