机器人系统的测试和验证是通过仿真、受控环境测试和分阶段的真实环境部署相结合的方式进行的。该过程始于模拟物理环境和机器人行为。像 ROS Gazebo、NVIDIA Isaac Sim 或自定义物理引擎等工具允许开发人员在虚拟环境中测试导航、物体检测和决策等算法。例如，在构建硬件之前，可以模拟一架自主无人机以避开虚拟障碍物或应对风力条件。仿真具有成本效益，并且对于识别边缘情况（例如传感器故障或意外障碍物）是安全的，而不会冒着损坏物理系统的风险。
仿真之后，机器人系统将在受控的物理环境中进行测试。实验室或测试设施可以复制真实世界的条件，例如地面机器人的不平坦地形或仓库机器人的杂乱环境。相机、激光雷达和 IMU 等传感器在不同的光照、天气或干扰场景下进行校准和测试。例如，送货机器人可能会在模拟的社区中导航，其中设置了行人和交通，以验证避碰算法。开发人员收集准确性、延迟和故障率等性能指标的数据，并迭代软件和硬件设计。压力测试（例如突然断电或强制传感器错误）可确保部署前的稳健性。
最后，真实世界的验证发生在分阶段的部署中。最初的现场测试是在有限的、受监控的环境中进行的，例如工厂车间或小地理区域。例如，自动驾驶汽车可能会先在封闭的园区内启动，然后再扩展到配备安全驾驶员的公共道路。分析来自这些测试的数据以改进模型并解决仿真中遗漏的差距。对于像真空吸尘器这样的消费机器人，与用户反馈的 Beta 测试有助于发现可用性问题。部署后，系统会通过遥测技术持续监控，以跟踪可靠性并适应新的场景，例如季节性天气变化。这种分层方法可确保安全性和功能，同时最大限度地降低扩展过程中的风险。