机器人通过结合传感器数据、预定义规则和自适应算法来检测异常并采取纠正措施。它们使用摄像头、激光雷达或加速计等传感器持续监控其环境和内部状态。当传感器读数偏离预期模式时，例如意外障碍物、异常电机温度或定位错误，系统会将这些标记为异常。然后，算法会分析问题的严重性和上下文。例如，机器人手臂可能会检测到扭矩的突然峰值，表明发生了碰撞，而自动驾驶汽车可能会识别出行人走进了它的路径。这些系统优先考虑实时处理，以最大限度地减少响应延迟。
一旦检测到异常，机器人就会使用预定义的逻辑或机器学习模型来决定纠正措施。工业机器人通常依赖于基于规则的系统：如果电机过热，它们可能会暂停运行并触发冷却程序。另一方面，自主无人机可能会在 GPS 信号丢失时切换到冗余传感器或重新规划其飞行路径。更高级的系统，例如使用强化学习的系统，会动态适应。例如，仓库机器人遇到掉落的物体时，可能会使用更新的空间地图重新计算其路径。纠正步骤取决于机器人的设计约束——安全关键系统优先停止，而其他系统可能会尝试在没有人工干预的情况下恢复。
采取行动后，机器人通常会记录异常并改进其行为。一种常见的方法是集成反馈循环：在调整错误后，系统会更新内部模型，以更好地处理类似问题。例如，错误识别物体的服务机器人可能会使用新数据重新训练其视觉模型。更简单的系统，例如使用 PID 控制器的系统，会持续调整参数（例如，电机速度）以减少位置漂移。开发人员通常使用 ROS（机器人操作系统）等框架来实现这些工作流程，这可以简化传感器集成、决策和执行器控制。测试边缘情况（例如，模拟传感器故障）可以确保稳健性，从而使机器人能够处理现实世界中的不可预测性。