机器人主要通过算法运动规划、硬件设计选择和传感器驱动的反馈回路来优化运动以提高能源效率。 该过程的核心是使用数学模型来计算在实现所需任务的同时最大限度地减少能源消耗的轨迹。 例如，轨迹优化算法评估多个运动路径和关节配置，以确定需要最少能量的路径。 这通常涉及平衡加速度、摩擦力和重力等因素。 组装零件的机器人手臂可以通过平滑其运动以避免突然停止和启动来减少能源消耗，因为突然停止和启动会通过不必要的加速和减速来浪费能源。
硬件设计也起着关键作用。 机器人通常采用节能致动器制造，例如针对特定任务优化的无刷直流电机或液压系统。 例如，像 Boston Dynamics 的 Spot 这样的步行机器人使用柔顺的致动器，这些致动器在运动过程中储存和释放能量，模仿生物肌肉和肌腱的节能机制。 此外，轻质材料可减少惯性，从而降低运动所需的能量。 惯性测量单元 (IMU) 和扭矩传感器等传感器提供实时数据以动态调整运动。 导航不平坦地形的运送机器人可能会使用力反馈来重新分配重量或调整步态模式，从而防止因过度补偿障碍物而造成的能源浪费。
基于学习的方法（例如强化学习 (RL)）使机器人能够通过试错来调整运动。 在模拟中，机器人通过奖励以最小功率实现目标的动作来探索节能策略。 例如，无人机可能会学习使用对旋翼速度的细微调整而不是大的、频繁的推力变化来悬停。 混合方法将这些学习的行为与传统的控制系统相结合以提高可靠性。 开发人员可以使用 ROS（机器人操作系统）等框架进行运动规划，或使用 PyBullet 进行物理模拟来实现这些技术。 通过整合算法优化、硬件效率和自适应学习，机器人可以在不影响性能的情况下实现节能。