机器人通过硬件优化、软件算法和能源管理相结合来管理功耗和电池寿命。这些策略确保了高效运行，同时平衡了性能和寿命。具体方法因机器人的设计、应用场景和环境约束而异，但降低空闲功耗、优先处理关键任务以及利用能量回收方法等核心原则在各种系统中都很常见。
硬件层面的优化侧重于降低组件的功耗。例如，机器人通常使用低功耗处理器（例如，基于 ARM 的 CPU）和节能传感器（例如，具有睡眠模式的激光雷达）来最大限度地减少基线功耗。选择执行器（例如，无刷直流电机）是因为它们在将电能转换为运动方面具有效率。电源门控（关闭未使用的子系统）也至关重要。工厂中的机器人手臂可能会在空闲时禁用非必要的传感器，而无人机可能会在运输过程中停用摄像头以节省电量。锂离子电池等电池技术提供了高能量密度，一些系统集成了混合电源（例如，将电池与超级电容器相结合）以满足高需求爆发。
在软件层，动态电源管理 (DPM) 算法根据操作需求调整资源使用。例如，送货机器人可能会在例行导航期间降低 CPU 时钟速度，并在复杂的避障过程中提高速度。任务调度会优先处理耗能操作（例如，举起重物），以便在电池电量充足时执行。传感器融合技术（例如，组合 IMU 和车轮编码器数据）减少了冗余计算。当电池电量低时，机器人吸尘器可能会切换到低功耗地面传感器，而不是使用摄像头进行基本导航。开发人员通常实施预测模型来估计即将到来的任务的能源需求，从而可以主动调整，例如调节电机速度或重新路由到充电站。
能量回收和自主充电进一步延长了运行时间。具有关节或车轮的机器人可以像电动汽车的再生制动一样，在制动或下坡运动期间收集动能。太阳能电池板在农业无人机等户外机器人中很常见。对于充电，许多系统使用带有接触式或无线（感应）充电的自动对接站。亚马逊 Kiva 系统等仓库机器人会在轮班期间间歇性地返回对接站。高级系统甚至根据任务队列安排充电——例如，监视机器人可能会在活动较少的时段充电。这些策略与电池健康监测（例如，避免深度放电）相结合，可确保机器人在整个生命周期内可靠运行。