机器人在动态环境中通过结合传感器、实时数据处理和路径规划算法来避免碰撞。激光雷达、摄像头、超声波传感器或雷达等传感器持续监测机器人周围环境，以检测包括移动物体在内的障碍物。算法处理这些数据，构建实时的环境地图，并预测附近物体的运动。例如，仓库中的自主配送机器人使用激光雷达检测托盘、叉车或工人，然后计算安全路径，同时调整其速度和方向以避免碰撞。核心挑战在于平衡速度和准确性：系统必须快速响应变化，同时又不使计算资源过载。
避碰在很大程度上依赖于路径规划技术，如 A* 算法、快速随机树 (RRT) 或动态窗口法 (DWA)。这些算法生成潜在路径，并根据障碍物距离、速度和加速度限制等因素评估其安全性。在动态环境中，机器人还使用速度障碍物或模型预测控制来预测移动物体在不久的将来可能在哪里。例如，在森林中导航的无人机可能会使用 RRT 探索多条路径，然后放弃树枝摆动到其预计路径中的路线。此外，机器学习模型，例如在障碍物场景上训练的神经网络，可以提高在拥挤人行道或建筑工地等复杂环境中的预测准确性。
冗余和故障安全对于可靠性至关重要。机器人通常结合多种传感器类型（例如，摄像头与激光雷达）来交叉验证数据并处理传感器故障。传感器融合技术，如卡尔曼滤波器，合并数据流以创建更准确的环境模型。如果检测到碰撞风险，机器人可能会触发紧急协议，如停止、后退或重新规划路线。例如，工厂中的工业机械臂使用力-扭矩传感器检测意外接触并立即停止运动。这些安全层确保机器人在传感器被遮挡或算法面临边缘情况（例如突然出现的障碍物或不可预测的人类行为）时也能安全运行。