机器人使用为其环境和目的量身定制的机制移动，例如轮子、腿、螺旋桨或专用执行器。运动取决于将能量转化为运动，通常通过电动机、液压或气动装置。例如，像自主送货机器人这样的轮式机器人依靠差速转向（改变车轮速度）来转弯，而像 Boston Dynamics 的 Spot 这样的腿式机器人则使用铰接关节来模仿动物步态。空中无人机采用旋翼来产生升力和推力。机制的选择取决于地形、有效载荷和能源效率等因素。水下机器人可能使用推进器进行推进，而工业手臂则依靠精确的旋转关节来完成工厂任务。
三个核心组件使机器人能够运动：执行器、传感器和控制系统。执行器，例如直流电机、伺服电机或线性执行器，物理上移动机器人的部件。例如，伺服电机为机器人手臂的夹持器提供精确的角度控制。编码器、IMU（惯性测量单元）、激光雷达或摄像头等传感器收集有关机器人状态和环境的数据。自动驾驶汽车使用激光雷达来绘制周围环境的地图，而平衡机器人则依靠 IMU 来检测倾斜。控制系统（通常是微控制器或单板计算机）处理传感器数据并执行算法来协调运动。例如，PID（比例-积分-微分）控制器可能会调整电机速度以维持无人机的高度。电源系统，例如电池或液压泵，也至关重要，因为它们为所有组件提供能量。
这些组件通过闭环反馈系统协同工作。例如，四足机器人的控制系统不断地从编码器读取关节角度，并从摄像头读取地形数据，以实时调整腿部轨迹。 ROS（机器人操作系统）等软件框架有助于管理传感器、执行器和算法之间的通信。在工业环境中，机器人手臂使用逆运动学算法将目标坐标转换为关节运动，力传感器则支持自适应抓取。挑战包括延迟（传感器到执行器环路中的延迟）、无绳机器人的电源管理以及传感器噪声的鲁棒性。开发人员经常在 Gazebo 等工具中模拟运动，然后再部署到硬件，迭代步态模式或电机扭矩限制等参数以优化性能。