因此，未来制造领域的松下机器人维修需要更好地适应单件、小批生产模式下多变的任务需求、复杂的场地环境，定位及运动精度，缩短离线编程和生产时间，设备利用率等，真正发挥出机器人的优势和特点。下列将成为共性的关键使能。
高精度测量定位松下机器人维修的重复定位精度高而定位精度低，无法满足飞机数字化装配中定位精度要求，因此需要高精度测量装置引导机器人末端执行器实现运动轨迹的伺服控制。目前来看，大范围测量主要使用激光跟踪仪和iGPS等，局部测量中单目视觉、双目视觉、手眼视觉、激光测距传感器等各有所长，在某些特殊下，声觉、力觉传感器也有用武之地。
可以预见的是，多传感器信息融合必将得到进一步发展。末端精度补偿机器人末端精度受运动学插补、机器人负载、刚度、机械间隙、磨损、热效应等多种因素的影响，因此除了采用高精度的测量仪器外，建立定位误差模型和补偿算法也是定位精度的重要。
智能规划机器人是自动化的载体，无论是钻孔、喷涂、焊接、切割、装配还是涂胶、点胶，终都依靠机器人末端严格按照预定轨迹运动完成作业，因此轨迹规划的结果直接影响机器人的工作效能和效率，而轨迹规划的效率和自动化程度则直接影响生产时间。
为此，需要对机器人的关节刚度、位置误差、温度引起的变形等进行参数辨识，误差模型或误差矩阵，进而通过精度补偿算法对末端执行器的定位提供伺服修正。在对工艺深入了解的基础上，实现自动路径规划、机器人轨迹、自动干涉校验、工艺参数与过程是一个重要的研究方向。
为了机器人的智能化程度，诸如专家系统、模糊系统、进化计算、群计算、机器学、络等人工智能方法将被大量引入，而图像识别、识别、合成、自然语言理解等也会被广泛应用于增加、改良人机交互方式。此外，云计算、大数据等的快速发展，资源共享、知识共享、数据挖掘等理念为机器人的分析、决策和协作能力提供了新的思路。
机器人控制由于松下机器人维修是一个非线性、多变量的控制对象，结合位置、力矩、力、视觉等信息反馈，柔顺控制、力位混合控制、机器视觉伺服控制等方法得到了大量应用和研究，面对高速度、高精度、重载荷的作业需求，机器人的控制方法仍将是研究重点。
机器人本体结构设计由于产品结构的特殊性，的松下机器人维修有时无法满足需求，随着机器人在制造领域的逐渐深入，对、特种、非标机器人的需求越来越多，这意味着需要针对具体任务进行本体结构的设计，扩大机器人的应用领域。