К третьему типу относятся гибридные устройства — мобильные роботы, оборудованные манипуляторами. В их число входят роботы-гуманоиды, которые по своей физической конструкции напоминают человеческое тело. Два таких робота-гуманоида показаны на рис. 25.1,5; оба они изготовлены в японской корпорации Honda. Гибридные роботы способны распространить действие своих исполнительных элементов на более обширную рабочую область по сравнению с прикрепленными к одному месту манипуляторами, но вынуждены выполнять стоящие перед ними задачи с большими усилиями, поскольку не имеют такой жесткой опоры, которую предоставляет узел крепления манипулятора.

К сфере робототехники относятся также протезные устройства (искусственные конечности, ушные и глазные протезы для людей), интеллектуальные системы жизнеобеспечения (например, целые дома, оборудованные датчиками и исполнительными механизмами), а также многотельные системы, в которых робототехнические действия осуществляются с использованием целых полчищ небольших роботов, объединяющих свои усилия.

Реальным роботам обычно приходится действовать в условиях среды, которая является частично наблюдаемой, стохастической, динамической и непрерывной. Некоторые варианты среды обитания роботов (но не все) являются также последовательными и мультиагентными. Частичная наблюдаемость и стохастичность обусловлены тем, что роботу приходится сталкиваться с большим, сложным миром. Робот не может заглянуть за каждый угол, а команды на выполнение движений осуществляются не с полной определенностью из-за проскальзывания приводных механизмов, трения и т.д. Кроме того, реальный мир упорно отказывается действовать быстрее, чем в реальном времени. В моделируемой среде предоставляется возможность использовать простые алгоритмы (такие как алгоритм Q-обучения, описанный в главе 21), чтобы определить с помощью обучения необходимые параметры, осуществляя миллионы попыток в течение всего лишь нескольких часов процессорного времени, а в реальной среде для выполнения всех этих попыток могут потребоваться годы. Кроме того, реальные аварии, в отличие от моделируемых, действительно наносят ущерб. В применяемые на практике робототехнические системы необходимо вносить априорные знания о роботе, о его физической среде и задачах, которые он должен выполнять для того, чтобы быстро пройти обучение и действовать безопасно.