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在归类方面，大多数基于卷积神经网络的方法并没有从激光雷达提供的体素中完全提取出所有的3D信息。下一代深度神经网络将利用框架提供的非欧几里德机器学习（或几何机器学习）中的好新进展，如PointNet、ShapeNet、Splatnet和Voxnet等框架。边缘推理和传感器融合将融合到我所看到的多个传感器源的层次推理中。在这里，数据将通过更简单的推理网络做出更快的回路反应，例如电流控制神经网络，以改善现有比例-积分-微分网络的性能，一直到能够提供预测性维护诊断并处于中间位置的更加复杂的长期-短期记忆网络。神经网络将能够补偿机器人结构的微小误差，并提供更高的位置精度和更平滑的运动。
自主机器人进化是一个始终变化的目标。当乔治·德沃尔（George Devol）在1954年申请专利时，此机器显然比当时任何基于凸轮或人工操作的机器都更自主。但按照今天的标准，这将是一个非常僵化的设置，甚至不会出现在自主程度的排名上。这种剧烈的变化很可能在我们意识到之前再次发生。
现在人们认为，轮式机器人和协作机器人正处于自主的边缘，当人类靠近它们时，它们会减速，甚至在移动时也能避免撞到人类。随着嵌入式模拟智能技术的迅速变化，这些“处于边缘”的创新型机器人在不久的将来不会被视为具有自主性，因为这个行业正在以如此之快的速度发展并不断产生新技术，从而使得机器人技术比以往任何时候都更加自主。
XGP-ACF2/AC42 XGQ-TR4A/XGQ-TR2A XGQ-TR8A LS PLC
XW2B-40G5/20G5/50Y5/G4 XW2Z-100B/150/200/300 XW2D-40G6 OMRON
YTR48BH YTR48AH XHS24BH YTR24D3H XCU001H PLC
ZEISS/Epiplan-NEOFLUAR 10X/0.30 HD DIC
E*-1PA 1.5KW
AMK3800-4T0040G/0055P
CTCTLTD.UT66 ISS 02.00 3130-0883 7004-1099
SP4401.02.03UT46 ISS 02.00 7004-1063
TD2000-4T0055G/0075P
TD900-2T0022G 2.2KW 220V
TD900-2T0022G 2.2KW
EV2000/EV3000CJX4-80.65
L1000CIMR-LB4A004AA，22KW,，
750W200VSGML-08AF14
750wSJME-08AMA41
A1000 CIMR-AB4A0005FAA 1.5KW
CIMR-G7A4030 30KW G7B4030 G7+
CIMR-LB4A0060 22KWCM150RX1-24A
G7 30KWETC617393ETC617392
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