在分布式系统中，机器人通常通过协议、中间件和去中心化协作的组合来管理通信。 在基本层面上，机器人（或节点）使用标准化的协议（如 HTTP/REST、gRPC 或 MQTT）交换消息，这些协议定义了数据的格式和传输方式。 消息队列（例如，RabbitMQ、Kafka）或服务网格（例如，Istio）等中间件通常处理路由、排队和可靠性。 对于协作，Raft 或 Paxos 等分布式共识算法确保节点就共享状态达成一致，而去中心化方法（如 Gossip 协议）则可以在没有中央机构的情况下实现可扩展的对等更新。 这些机制共同解决了网络延迟、部分故障和同步等挑战。
一个实际的例子是仓库机器人车队协调物品检索。 每个机器人都可以通过 MQTT 主题发布其位置和状态，允许其他机器人订阅相关的更新。 中央调度程序可以使用 gRPC 分配任务，而 Kafka 实时流式传输库存更改。 如果机器人需要就优先处理哪些项目达成一致，则可以运行基于 Raft 的服务在部分节点上达成共识。 为了实现容错，机器人可能会使用指数退避重试失败的 HTTP 请求，或使用幂等操作来避免重复处理。 etcd 或 Consul 等服务发现工具可帮助机器人在系统扩展时动态地相互定位。 这些组件协同工作，即使单个机器人断开连接或遇到延迟，也能确保可靠的通信。
主要挑战包括处理网络分区和确保最终一致性。 例如，如果两个机器人试图预留同一物品，则分布式锁（例如，使用 Redis）或事务性数据库（例如，CockroachDB）可以防止冲突。 机器人还可以使用向量时钟或 CRDT（无冲突复制数据类型）来合并分区解决后的不同状态。 为了减少延迟，边缘计算节点可能会在本地预处理传感器数据，然后再将摘要转发到中央系统。 安全性通过 TLS 进行加密通信和 OAuth2 进行身份验证来管理。 通过结合这些技术，机器人在分布式环境中适应动态条件的同时，保持连贯的通信。