这项由康奈尔大学资讯科学系 Ashutosh Saxena 教授所主持的研究计划，其原理在于：在一般家庭生活环境里，充满了各式各样的家电丶器具与设施，它们上面则配有各种开关丶按钮丶手把丶龙头丶帮浦丶阀门等零件；当人类接触一座从未见过的陌生机器，虽然不一定懂得它的功能为何，但只要看见这些相似的按钮或手把，藉由回溯丶参考过去操作类似零件与开关的记忆丶经验，我们便能推论出具有共通性丶普世性的使用法则，尝试操作不熟悉的设施。
比方说，当我们第一次去朋友家玩，即使没人刻意教导，我们仍能推知浴室里的红色龙头应该是热水，蓝色龙头是冷水，只要我们将龙头往左丶往右转或往上丶往下搬，就能够顺利洗到手。
PR2 机器人的学习过程，也是同样的道理。在“泡一杯拿铁咖啡”这项任务里，PR2 机器人首先“阅读”一份以自然语言（natural language，即各文化自然形成丶一般人平时藉以口语或书面沟通的语言）写成的使用说明书，了解使用眼前这台陌生咖啡机的每一项步骤；接着，它需要辨认出咖啡机上的各个部位，判断它们各是属于哪一种零件（这是加水的按钮，还是电源开关？），再搜寻资料库里是否有类似的数据。比方说，虽然 PR2 不会操作咖啡机上的加水手把，但它的资料库里却有操作厕所马桶冲水阀门的数据与路径，在确认这两种零件的相似处之后，它就能“依样画葫芦”为拿铁咖啡加热水。
换句话说，这项教学方案就是将操作日常器具的任务化整为零，从一台台原本机器人必须分别学会使用的设备，化约成少数几个操作类似开关的简单步骤，这样一来，只要输入足够数量的范本与动作控制路径（manipulation trajectories），PR2 机器人就能将不熟悉的咖啡机运用得得心应手。
Robobarista 研究计划另一项特殊之处，在于使用了群众外包（crowd-sourcing）的方式收集所有用来教导 PR2 机器人的动作控制路径。负责这项计划的研究团队徵求到 70 多位一般网友，集众人之力协助录制丶上传“操作各种家用电器丶设施”的影片，再将其化为 3D 点图（point-cloud）片段资料，输入 PR2 的资料库中。研究团队目前已经收集到 1,225 份动作控制路径资料，但仍欢迎更多有兴趣的网友加入“PR2 家务机器人教学”的志愿者行列。
那么，在成功泡出一杯拿铁咖啡后，PR2 机器人的下一步将是什么？据研究团队表示，一是提升 PR2 实际执行每个步骤的速度；第二则是将这项研究的成果并入康奈尔大学的 Robo Brain Project （机器大脑计划），致力让机器人未来能够以更独立自主的方式学习丶采取行动。例如，未来我们也许根本不用再提供 PR2 任何陌生环境丶陌生机器的使用说明书，它就能“自行”上网搜寻泡拿铁咖啡的方法，“自行”运用它的自然语言处理器解读网上的指示，再“自行”弄懂接下来该怎么做——而这样冰雪聪明的 PR2，就离我们“全自动机器人管家”的梦想，只有一步之遥了。
