机器人通过传感器、控制算法和机械设计的结合来实现平衡和保持稳定。惯性测量单元 (IMU)、陀螺仪和加速度计等传感器提供有关机器人的方向、角速度和加速度的实时数据。这些数据输入到控制系统中，控制系统计算调整以保持机器人稳定。例如，双足机器人使用关节扭矩传感器来检测重量变化并调整其电机以重新分配力。低重心、宽底座或柔性关节等机械特性也有助于被动地稳定，从而减少主动校正所需的计算量。
控制算法对于将传感器数据转换为校正动作至关重要。比例-积分-微分 (PID) 控制器通常用于最大限度地减少机器人当前状态与其期望状态之间的误差。对于动态平衡（例如在自平衡机器人或无人机中），算法使用倒立摆问题等模型预测未来的运动。例如，Boston Dynamics 的 Atlas 机器人采用模型预测控制 (MPC) 来提前几毫秒规划肢体运动，调整关节角度和力以在行走或跳跃时保持平衡。这些算法通常在紧密的循环中运行，每秒处理数百次传感器数据，以确保对不平坦地形或外部推力等干扰做出快速响应。
机械设计和冗余进一步增强了稳定性。像四足系统（例如，Boston Dynamics 的 Spot）这样的机器人使用多个与地面的接触点来分配重量并从滑倒中恢复。冗余的传感器和执行器确保如果一个组件发生故障，其他组件可以进行补偿。例如，如果陀螺仪发生故障，机器人可能会依赖加速度计数据与来自相机的视觉里程计融合。此外，一些机器人使用主动稳定机制，例如反作用轮或平衡重，来动态地转移质量。这种硬件和软件的结合使机器人能够适应复杂的环境，从导航楼梯到从意外碰撞中恢复。