机器人通过专用硬件、高效算法和分层软件架构的组合来处理实时传感器数据。核心是摄像头、激光雷达或惯性测量单元 (IMU) 等传感器不断将原始数据馈送到处理单元。为了满足实时要求，机器人通常使用专用的微控制器（例如，ARM Cortex-M）或片上系统 (SoC) 设备，这些设备优先考虑低延迟操作。数据在流水线中处理：原始输入被过滤、转换为可用的格式（如点云或方向矩阵），并使用针对速度优化的算法进行分析。例如，机器人手臂可能会以 1 kHz 的频率读取关节编码器值，应用降噪滤波器，并在几毫秒内计算逆运动学以调整其运动。
一个关键挑战是平衡计算负载。开发人员通常将任务分解为实时和非实时系统。关键任务（例如，避障）在确定性实时操作系统 (RTOS) 或基于 FPGA 的逻辑上运行，而更高级别的规划使用通用处理器。传感器融合——结合来自多个来源的数据——很常见。例如，自主无人机使用卡尔曼滤波器或粒子滤波器合并 GPS、IMU 和视觉里程计数据，以准确估计位置。像 ROS（机器人操作系统）这样的框架提供中间件层来管理传感器数据流，从而可以使用 ROS 节点和主题等工具实现异步处理。边缘计算也被利用；例如，自动驾驶汽车可能会在 GPU 加速模块上本地处理摄像头帧，以检测行人，然后再将汇总结果发送到中央处理器。
开发人员优化代码以实现最小延迟和资源使用。技术包括预分配内存、尽可能使用定点算术而不是浮点算术，以及使用多线程或 CUDA 核心并行化任务。冗余和容错至关重要：机器人可能会交叉验证传感器输入（例如，检查激光雷达与立体摄像头），以处理传感器故障。例如，装配线上的工业机器人使用看门狗定时器来重置子系统（如果处理停滞）。测试通常涉及硬件在环 (HIL) 模拟，以验证压力下的实时性能。通过结合这些策略，即使在动态环境中，机器人也能保持可靠的毫秒级响应。