机器人通过冗余、强大的错误检测和系统的恢复策略来确保关键应用中的可靠性和容错性。 这些系统旨在处理意外故障，而不会影响安全性或功能。 例如，在航空航天或医疗机器人中，单个故障可能会产生严重的后果，因此工程师会优先考虑分层保护措施和故障转移机制，以保持一致的运行。
一种关键方法是冗余，即复制传感器、处理器或电源系统等关键组件。 如果某个组件发生故障，备份会无缝接管。 例如，美国宇航局的火星探测器使用冗余的板载计算机和通信系统，以在恶劣环境中应对硬件故障。 同样，制造业中的工业机器人通常采用双通道安全电路，以防止一个电路发生故障时发生事故。 软件冗余也发挥着作用：算法可能会交叉检查来自多种方法（例如，传感器融合）的结果，以检测不一致并触发纠正措施。
错误检测和恢复机制同样至关重要。 机器人使用实时监控系统来识别异常情况，例如意外的传感器读数或软件崩溃。 例如，自主无人机可能会监控电机转速和电池电压，如果值超出预定义阈值，则切换到安全着陆模式。 启动期间或定期运行期间的自检程序有助于及早发现问题。 当发生故障时，机器人通常会进入“跛行模式”以尽量减少损坏——例如降低工厂机器人的速度或隔离人形机器人中的故障肢体。 这些策略通过严格的测试（包括故障注入模拟）进行验证，以确保系统在压力下做出正确的响应。 通过结合冗余、主动监控和优雅降级，机器人可以实现高风险场景所需的可靠性。