机器人通过概率建模、传感器融合和冗余相结合的方式来处理不完整或有噪声的传感器数据。这些方法使他们即使在输入不可靠的情况下也能做出明智的决策。 通过估计不确定性、组合多个数据源和设计后备机制，机器人可以在不完善的传感器条件下保持功能。 这种适应性在传感器可能发生故障、受到干扰或提供模糊读数的实际环境中至关重要。
为了解决不完整的数据，机器人通常使用概率模型来填补空白或预测缺失值。例如，在室内导航的机器人可能会在 GPS 信号不可用时使用粒子滤波器来估计其位置。 该滤波器将运动传感器数据（如车轮编码器）与预先构建的地图相结合，以生成可能的位置，并在新数据到达时更新预测。 冗余是另一个关键策略：机器人可以使用多个相同类型的传感器（例如，双摄像头）来弥补故障。 在 ROS（机器人操作系统）中，message_filters 包等工具同步来自冗余传感器的数据流，确保至少有一个有效输入可用。 自主无人机通过在 GPS 信号丢失时切换到惯性测量单元 (IMU) 来展示这一点，使用加速度计和陀螺仪数据来保持稳定的飞行。
对于有噪声的数据，机器人会应用滤波和传感器融合。卡尔曼滤波器广泛用于减少时序数据中的噪声，例如通过根据系统动态权衡传感器输入来平滑不稳定的激光雷达距离测量值。传感器融合结合了互补传感器：自动驾驶汽车将摄像头图像（容易出现光照噪声）与激光雷达点云（准确但稀疏）融合，以创建强大的物体检测。像自动编码器这样的机器学习技术可以通过训练干净/嘈杂的数据对来对图像进行去噪，而循环神经网络 (RNN) 处理顺序传感器数据（例如，清理用于语音命令的不稳定的麦克风输入）。这些方法使机器人能够区分有意义的信号和噪声，而不会对瞬时错误反应过度。