机器人通过传感器、算法和实时决策的结合来处理避障和路径规划。诸如激光雷达、摄像头、超声波测距仪或红外探测器之类的传感器会收集有关机器人周围环境的数据。处理这些数据以识别障碍物、绘制环境地图并确定安全路径。诸如势场、矢量场直方图或动态窗口方法之类的算法通过计算即时的转向或速度调整来实现反应式避障。例如，机器人吸尘器可以使用红外传感器来检测墙壁，并使用超声波传感器来发现家具，从而即时调整其路径以避免碰撞，同时保持覆盖范围。
路径规划涉及生成从起点到目标点的最佳路线。诸如 A* 或 Dijkstra 算法之类的全局规划算法会使用已知的地图预先计算路径，从而优先考虑效率或最短距离。诸如快速探索随机树 (RRT) 或模型预测控制 (MPC) 之类的局部规划器通过基于实时传感器输入不断更新路径来处理动态环境。例如，自主仓库机器人可能会使用 A* 来规划绕静态货架的路线，但会切换到局部规划器来避开移动的叉车。这些算法在计算效率和准确性之间取得平衡，通常利用概率方法来处理传感器数据或环境变化中的不确定性。
避障和路径规划的集成依赖于诸如 ROS（机器人操作系统）之类的框架，这些框架将感知、映射和控制模块化。 SLAM（同步定位与地图构建）实时构建和更新地图，而运动控制器使用 PID 环路或逆运动学执行规划的轨迹。例如，无人机可能会使用 SLAM 来绘制森林地图，使用 RRT* 来规划穿过树木的无碰撞路径，并使用 PID 控制器来调整推力和方向。开发人员通常在部署之前在 Gazebo 等工具中模拟这些系统，测试诸如传感器噪声或突然出现的障碍物之类的极端情况。结果是一个分层系统，其中高级规划和低级反应行为协同工作以确保安全、高效的导航。