机器人任务分解是指将复杂的机器人操作任务拆解为一系列可执行的基本动作单元或子任务的过程。这种分解基于对任务目标、环境约束以及机器人能力的系统性分析，旨在将高层次任务描述转化为可实际操作的控制指令序列。任务分解需要考虑动作逻辑顺序、环境状态变化以及可能的执行路径优化，是连接抽象任务规划与具体运动控制的关键技术环节。
在产品开发实践中，任务分解技术直接影响机器人系统的可靠性和适应性。以服务机器人为例，「端茶」任务需分解为定位茶杯、规划路径、抓取控制、平衡保持等子任务，每个子任务又涉及感知、决策、执行的闭环。当前主流方法结合了符号推理与机器学习，既保证逻辑严谨性又能处理环境不确定性。基于任务树的表示方法和分层强化学习是近年来的研究热点，在工业分拣、家庭服务等场景展现出良好应用前景。