为复杂任务编程机器人面临三个主要领域的挑战：感知和环境交互、不确定性下的决策以及系统集成。这些领域中的每一个都需要平衡理论模型与现实世界中不可预测性，通常会突破当前硬件和算法的极限。
首先，机器人必须准确地感知并与其环境交互，由于传感器噪声和动态条件，这很困难。例如，在仓库中分拣物品的机器人需要使用摄像头或激光雷达来区分形状相似的物体，但光照变化、遮挡或意外的物体方向可能导致错误。即使使用先进的计算机视觉，处理边缘情况（例如，皱巴巴的纸板箱与折叠的金属零件）也需要大量的训练数据和强大的错误处理代码。此外，组合来自多个传感器（例如，摄像头、力传感器）的数据以创建可靠的世界模型需要精确的校准和同步，这增加了复杂性。
其次，决策算法在实时适应性和资源约束方面遇到困难。考虑一个机器人手臂组装设备：它必须规划一条无碰撞路径，调整对脆弱部件的抓握强度，并在螺丝从桌子上滚落时进行恢复。当环境快速变化时，传统的运动规划算法（如 RRT* 或 A*）在计算上可能会变得非常昂贵。基于机器学习的方法（如强化学习）可能会更好地适应，但需要大量的训练时间和计算能力。对于移动机器人（如自动送货机器人），不可预测的人类行为（例如，行人进入路径）迫使在安全性（较慢、谨慎的移动）和效率（更快的任务完成）之间进行权衡。
最后，将硬件和软件组件集成到一个有凝聚力的系统中是一个主要障碍。例如，一个医疗手术机器人需要电机控制器、安全传感器和用户界面才能完美地协同工作。微小的时序不匹配（例如，外科医生的输入与机器人的移动之间的滞后）可能会产生灾难性的后果。开发人员通常依赖于 ROS（机器人操作系统）等中间件来管理子系统之间的通信，但确保驱动程序、库和固件版本之间的兼容性仍然容易出错。此外，在不导致停机或不稳定的情况下在现场更新机器人需要仔细的空中部署策略和回退机制，这些策略和机制很少是容易实现的。随着任务复杂性的增加，这些集成挑战呈指数级增长。