機器人問題求解系統，為使機器人能在一定環境中順利地開展工作的人工智慧軟體系統。目前機器人多數是在一些容易理解的世界中行動，面臨的問題還是簡單而直觀的。如怎樣拾起和移動積木以達到指定的布局，怎樣繞開其他物體把貨物搬運到指定的地點，等等。但是即使這樣簡單的問題，也不可能通過無需選擇規則系列的可交換的產生式系統來求解，而必須用不可交換的產生式系統來求解。早期的機器人問題求解系統之一，叫STRIPS系統，其特點是：(1)它的綜合資料庫不僅是對包括機器人在內的整個環境當前狀態的描述，還有一個目標堆疊，裡面存放著最終目標和各種中間目標，並按照達到目標的可能性大小從頂到底堆放。(2)它的規則是機器人動作的模型，每條規則都由三“表”組成，一是指明執行該動作所必須具備的“先決條件表”，二是指明該動作執行後哪些原有狀態已經消失的“刪除表”，三是指明該動作執行後出現了哪些新狀態的“加添表”。(3)它的控制策略，首先是決定目標堆疊中各個子目標分量是以怎樣的順序堆放，其次是當頂目標可以使用不同的規則來達到時決定究竟選用哪一條規則等。一個高明的機器人問題求解系統需要解決好以下四個問題：一是知識表達問題，即不僅把機器人所處的環境，而且力求把人的各種經驗，都用某種方式輸入計算機。二是操作集合問題，即不僅明確無誤地給出每一動作的先決條件和後繼結果，而且力爭全部動作的先後順序是最佳化的。三是自然語言的理解問題，即機器人最好能聽懂人講話。四是畫面問題；由於每執行一個動作，都會改變機器人自身及其所處世界的狀態，從而必須指出狀態描述的相應公式哪些是變化的，哪些是不變化的，這在人工智慧中通常稱作畫面問題；一般說來，所考慮的因素越細緻[如在機器人拾積木的動作中，不僅要考慮拾積木這個動作發生後將產生什麼影響(如是否發生多米諾式的倒塌)，還要考慮積木的重量和尺寸、機器人手臂關節的摩擦、環境的溫度等]，則畫面問題的解決就越是關鍵；解決好畫面問題的另一個方面，就是當發生諸如機器人手臂折斷、要拾的積木被粘在桌子上等例外情況時，有靈活改變原來規劃的能力。
