机器人通过结合传感器、程序化决策和物理操作工具来执行复杂系统的维护和修理任务。 它们首先使用摄像头、激光雷达、热传感器或振动检测器收集有关系统状况的数据。 这些数据被实时处理以识别异常情况，例如组件磨损或未对准。 例如，检查涡轮机的工业机器人可能会使用计算机视觉来检测叶片中的裂缝，并将其与预定义的“正常”运行模型进行比较。 检测到问题后，机器人会依靠预编程协议或机器学习模型来确定适当的维修策略，例如拧紧螺栓或更换零件。
执行阶段涉及针对任务量身定制的精确机械动作。 机器人通常使用模块化末端执行器（如夹具、焊机或诊断工具）与系统交互。 在航空航天领域，配备机械臂的无人机在 SLAM（同步定位与地图构建）算法的指导下，对飞机表面进行目视检查和轻微维修，以在狭窄的空间中导航。 用于管道维护的水下机器人使用液压臂来操纵阀门或涂抹密封剂，并通过力反馈系统补偿水流。 这些机器人在人工进入有风险或效率低下的环境中运行，依靠可重复的、高精度的运动来最大限度地减少错误。 例如，核设施中的机械臂可能会使用扭矩传感器拧下受污染的面板，以避免过度拧紧，这可能会损坏组件。
适应性对于处理意外情况至关重要。 高级机器人使用强化学习来根据模拟环境中的试错来改进其动作。 例如，修理卫星的机器人可能会在虚拟模型中练习操纵零重力工具，然后再在太空中执行任务。 协作机器人 (cobot) 与人类一起工作，通过 API 共享数据以动态调整其行为，例如在工人进入限制区域时暂停。 然而，仍然存在挑战，例如处理高度可变的条件（例如，石油管道中的腐蚀程度）或解释模糊的传感器数据。 开发人员通常通过设计容错控制系统来解决这些问题，该系统允许机器人重试失败的操作或通过中间件层请求人工干预。 这种传感、执行和自适应逻辑的结合使机器人能够高效地维护复杂系统。