机器人在任务执行过程中，通过结合传感器、算法和反馈回路来检测和纠正错误。摄像头、激光雷达、扭矩传感器或编码器等传感器提供关于机器人环境和内部状态的实时数据。算法处理这些数据，将预期结果与实际结果进行比较。例如，组装零件的机械臂可能使用力传感器检测组件是否未正确安装，而自动驾驶汽车则使用摄像头识别意外障碍物。当出现差异时，系统会标记错误并触发纠正措施。
错误纠正通常涉及预定义的恢复策略或自适应算法。预设的响应可能包括重试某个动作、调整抓取力或重新计算路径。对于更复杂的场景，机器人使用机器学习模型或 PID（比例-积分-微分）控制器等控制系统进行动态调整。例如，一架无人机在阵风中飞行时，可能会根据 IMU（惯性测量单元）数据调整螺旋桨速度以稳定飞行。工业机器人通常在异常超出安全阈值时采用错误处理程序，例如暂停操作并提醒操作员。这些系统优先考虑最大限度地减少停机时间，同时确保安全。
实际案例突显了这些组件如何协同工作。在制造业中，协作机器人（cobots）使用视觉系统检测错位的零件，并通过逆运动学计算重新定位它们。自主仓储机器人扫描条形码以验证物品位置，如果包裹放错位置则重新规划路线。一些系统还会记录错误以改进未来的性能；机器人吸尘器可能会绘制经常卡住的区域并避开这些区域。对于开发者而言，实现强大的错误处理需要测试边缘情况、调整传感器阈值以及设计备用协议。ROS（机器人操作系统）等框架提供了将传感器、运动规划和故障检测集成到内聚工作流中的工具，确保错误得到系统性管理。