机器人被编程为通过实时传感器数据处理、预定义的决策逻辑和故障安全机制的结合来处理紧急情况。开发人员通常使用分层架构设计这些系统，优先考虑快速响应、安全检查和适应性。 核心方面，机器人依靠传感器（例如，摄像头、激光雷达、热传感器）来检测火灾、障碍物或人类遇险等异常情况。 这些输入被输入到算法中，这些算法评估情况的严重程度并触发适当的行动，例如停止移动、重新布线或向人类操作员发出警报。 例如，仓库机器人可以使用热成像来识别过热的设备并立即关闭该区域的运行。
决策层通常采用基于规则的系统或在紧急情况下训练的机器学习模型。 规则可能包括优先级协议（例如，“人类安全优先于任务完成”）或预定义的疏散路径。 在工业环境中，机器人可能会使用有限状态机在正常运行和紧急模式之间切换。 例如，医院的送货机器人在发生火警时可以切换到“畅通路径”模式，使用空间映射来避开被阻挡的走廊。 开发人员还实现了看门狗定时器（硬件或软件组件，如果系统冻结或行为不可预测，则重置系统）以防止在关键时刻发生故障。
通信和恢复同样重要。 紧急情况下的机器人通常通过 MQTT 或 ROS 主题等协议将数据转发到中央系统或人类响应者。 例如，搜救无人机可能会将受困人员的 GPS 坐标流式传输到指挥中心。 冗余内置于关键系统中：双电源、备用传感器或后备算法可确保在组件发生故障时继续运行。 紧急情况过后，机器人可能会进入诊断模式以评估损坏或重新校准传感器。 这些规划、测试和冗余层使机器人能够可靠地处理紧急情况，同时最大限度地降低对人类和基础设施的风险。