机器人通过结合传感器、算法和执行器来处理数据并在几毫秒内采取行动，从而进行实时决策。 摄像头、激光雷达或惯性测量单元 (IMU) 等传感器持续收集环境数据，这些数据被输入到决策系统。 该系统使用预定义的逻辑、统计模型或机器学习来解释数据、预测结果并选择行动。 例如，自动驾驶汽车使用激光雷达扫描来检测障碍物，并根据附近物体的距离和速度来决定是刹车还是转向。 该过程必须足够快才能处理动态环境，这需要硬件和软件之间的紧密集成。
使用的算法因任务而异。 简单的系统可能依赖于基于规则的逻辑，例如“如果障碍物在 1 米范围内，则停止”。 更复杂的情况使用概率方法，例如贝叶斯网络或在大型数据集上训练的机器学习模型。 例如，在森林中导航的无人机可能会使用强化学习模型来实时调整其飞行路径，从而平衡避障和能源效率。 这些模型通常在优化的硬件（如 GPU 或专用芯片（例如 TPU））上运行，以减少延迟。 ROS（机器人操作系统）等中间件框架有助于管理组件之间的数据流，确保传感器、处理器和执行器有效通信。
实时决策还涉及准确性和速度之间的权衡。 例如，机器人真空吸尘器可能会使用简化版的 SLAM（同步定位与地图构建）来优先考虑快速导航而不是高度详细的地图。 开发人员经常在模拟中测试系统，以验证边缘情况下的性能，例如突然的传感器故障或不可预测的人类行为。 硬件限制（例如电池寿命或处理能力）进一步限制了选择。 例如，仓库机器人可能会优先考虑预先计算的路径以节省资源，但在遇到意外障碍时切换到反应式算法。 平衡这些因素需要迭代测试和优化，以确保各种场景下的可靠性。