机器人通过概率建模、冗余和自适应算法的组合来处理传感器数据中的不确定性和误差。像相机、激光雷达或加速度计这样的传感器通常会由于环境因素（例如，光照变化、物理干扰）或硬件限制而产生噪声或不完整的数据。为了解决这个问题，机器人使用概率技术（如贝叶斯滤波器，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）通过将传感器测量值与运动模型的预测相结合来估计其状态（如位置或方向）。例如，在一个房间内导航的机器人可能会使用卡尔曼滤波器将激光雷达距离测量值与车轮编码器数据融合，不断更新其对其位置的置信度，同时考虑测量噪声。
另一种方法涉及通过传感器融合实现冗余。通过整合来自多个传感器的数据，机器人可以交叉验证读数，以减少对任何单一易出错来源的依赖。例如，无人机可以结合 GPS、惯性测量单元 (IMU) 和视觉里程计来保持稳定的飞行。如果 GPS 信号丢失（例如，在隧道中），无人机可以依靠 IMU 和摄像头数据来估计其位置。开发人员通常使用机器人操作系统 (ROS) 等框架来实现传感器融合，该框架提供了用于同步和处理数据流的工具。冗余也扩展到软件：像 SLAM（同时定位和映射）这样的算法允许机器人在跟踪其位置的同时构建地图，并在新数据到达时迭代地改进两者。
最后，机器人采用错误检测和恢复策略。离群值拒绝算法（例如 RANSAC）识别并丢弃不一致的传感器读数，例如包括来自反射的幻像对象的激光雷达点云。自适应控制系统，如具有动态调整功能的 PID 控制器，当传感器误差导致与预期结果的偏差时，会实时调整机器人行为。例如，自动驾驶汽车可能会检测到车轮速度传感器和基于摄像头的车道跟踪之间的不匹配，从而触发重新校准程序。经过历史传感器数据训练的神经网络等机器学习技术也可以预测和纠正系统误差。这些错误处理层确保机器人即使在不完善的数据下也能可靠运行，但开发人员必须仔细平衡实时系统的计算成本和响应能力。