机器人通过传感器、算法和运动控制系统的结合来执行对象跟踪和跟随。这个过程通常从使用相机、激光雷达或雷达等传感器检测目标开始。 一旦识别出对象，跟踪算法会估算其随时间推移的位置和速度。 最后，运动规划和控制系统会调整机器人的运动，以保持与目标的期望距离或轨迹。 例如，无人机可以使用相机来检测一个人，然后调整其飞行路径以跟随他们，同时避开障碍物。
对象跟踪的核心在于处理传感器数据以预测目标运动的算法。 诸如光流、特征匹配或深度学习模型（例如，YOLO 或 SSD）之类的计算机视觉技术通常用于视觉跟踪。 对于非视觉传感器，诸如卡尔曼滤波器或粒子滤波器之类的方法通过将嘈杂的传感器测量结果与运动模型相结合来帮助估计目标状态。 常见的挑战是处理遮挡或突然移动。 例如，使用卡尔曼滤波器的机器人即使目标暂时消失在障碍物后面，也可以预测目标的下一个位置，从而减少跟踪错误。 这些算法通常实时运行，需要高效的代码和硬件优化才能跟上动态环境。
为了跟随移动的目标，机器人依赖于将跟踪数据转换为物理运动的运动控制系统。 比例-积分-微分 (PID) 控制器被广泛用于根据机器人当前位置与目标预测路径之间的误差来调整车轮速度或旋翼推力。 更高级的系统可能会使用诸如 A* 或快速探索随机树 (RRT) 之类的路径规划算法，在追逐目标的同时绕过障碍物。 例如，跟踪托盘的仓库机器人可以将基于激光雷达的障碍物检测与 PID 控制器相结合，以保持稳定的跟随距离。 开发人员通常使用诸如 ROS（机器人操作系统）之类的框架来集成这些组件，ROS 提供了用于传感器融合、运动规划和硬件通信的标准化库。