机器人通过传感器、数据处理算法和上下文理解相结合的方式感知周围环境。传感器充当其与物理世界的主要接口，捕获距离、光、声音和运动等原始数据。 例如，摄像头提供视觉输入，激光雷达使用激光脉冲测量距离，惯性测量单元 (IMU) 跟踪加速度和方向。 这些输入结合起来，创建机器人周围环境的实时表示。 例如，自动驾驶汽车使用摄像头来检测车道标记，使用激光雷达来绘制附近障碍物的地图，并使用超声波传感器来测量停车期间的距离。 每种传感器类型都弥补了其他传感器的局限性，从而确保了冗余和准确性。
原始传感器数据使用专为特定任务定制的算法进行处理。 计算机视觉技术（如卷积神经网络 (CNN)）分析摄像头馈送以识别物体，而同步定位与地图构建 (SLAM) 算法融合激光雷达和 IMU 数据以构建未知环境的 3D 地图。 例如，仓库机器人可以使用 SLAM 来导航通道，同时避开移动叉车等动态障碍物。 传感器融合框架（例如卡尔曼滤波器）整合来自多个来源的数据，以减少噪声并提高可靠性。 这一步至关重要，因为单个传感器可能会产生错误——摄像头可能在弱光环境下难以工作，而激光雷达可能会错误地解释反射表面。 通过交叉引用数据流，机器人可以构建更准确的环境模型。
最后，感知系统与更高级别的决策过程集成在一起。 例如，无人机使用处理后的传感器数据来实时调整其飞行路径，从而平衡避障与导航目标。 工业机器人可能会将力矩传感器与视觉系统相结合，以精确地操纵物体，例如在装配期间对齐组件。 仍然存在一些挑战，例如处理不可预测的环境（例如，送货机器人在拥挤的人行道上导航）或解释模棱两可的数据（例如，区分道路上的塑料袋和石头）。 开发人员通常通过在各种场景中测试感知系统并迭代地改进算法来解决这些问题。 目标是创建能够适应现实世界的复杂性，同时保持可靠性和安全性的系统。