机器人通过结合传感器、算法和执行器来执行自主检查和维护，以感知环境、做出决策并在没有直接人工控制的情况下执行任务。在核心层面，它们依赖于诸如相机、激光雷达、超声波传感器或热像仪之类的传感器来收集有关其周围环境的实时数据。例如，检查风力涡轮机的无人机可能会使用相机来检测表面裂缝，并使用激光雷达来绘制结构变形图。然后，使用诸如用于导航的同步定位和地图构建 (SLAM) 或用于识别异常的计算机视觉模型之类的算法来处理这些数据。然后，预定义的标准或机器学习模型确定是否需要维护，例如标记腐蚀的管道段。
路径规划算法和特定于任务的逻辑使自主决策成为可能。机器人使用诸如 A* 或快速探索随机树 (RRT) 之类的工具来导航复杂的环境，避开障碍物，同时到达检查点。对于维护，他们可能会遵循预定义的工作流程，例如机器人手臂根据扭矩传感器反馈拧紧螺栓。机器学习模型可以增强适应性——例如，在振动数据上训练的机器人可以预测工业设备中的电机故障。这些系统通常包括故障保护装置，例如，如果传感器读数超出预期阈值，则恢复为手动控制。一个实际的例子是水下机器人使用声纳来定位海上石油钻井平台的泄漏，并通过机械臂施加密封剂。
执行依赖于针对任务量身定制的精确执行器和工具。机器人可能会使用夹具、焊接炬或清洁喷嘴，这些夹具、焊接炬或清洁喷嘴由反馈回路控制，以动态调整力或位置。例如，工厂中的协作机器人（cobots）通过集成视觉系统来定位润滑点，并使用力敏执行器来避免过度应用，从而自主润滑机械。冗余和错误检查至关重要：检查电力线的机器人可能会在触发修复之前，使用电流传感器交叉验证热成像数据。通过在闭环系统中结合感知、决策和行动，机器人减少了人为干预，同时保持了重复性或危险性任务的准确性。