机器人通过传感器、算法和控制系统的组合来处理数据并做出决策。 摄像头、激光雷达或加速度计等传感器收集有关机器人环境的原始数据。 然后，使用模数转换、噪声过滤或坐标转换等技术将这些数据转换为结构化格式。 例如，自动驾驶汽车的摄像头可能会捕获像素数据，这些数据经过处理以识别车道标记或行人。 处理后的数据被馈送到决策算法中，这些算法解释信息并根据预定义的规则或学习到的行为来确定适当的操作。
机器人中的决策依赖于为其特定任务量身定制的算法。 对于导航，机器人可能会使用 A* 或 Dijkstra 等寻路算法来规划路线，同时避开障碍物。 在工业环境中，机械臂通常采用 PID 控制器，根据传感器反馈实时调整运动。 机器学习模型（例如卷积神经网络 (CNN)）使机器人能够识别模式或对对象进行分类。 例如，仓库机器人可能会使用 CNN 来识别传送带上的包裹。 这些算法通常在 ROS（机器人操作系统）等中间件框架中实现，该框架处理传感器、处理器和执行器之间的通信。
最后一步是将决策转化为物理行动。 控制系统将算法输出转换为电机、伺服系统或其他执行器的信号。 例如，无人机的飞行控制器根据方向数据调整螺旋桨速度以保持稳定性。 诸如传感器故障或意外障碍物之类的极端情况通过冗余（例如，多个传感器）或故障保护装置（例如，紧急停止）进行管理。 测试和模拟对于确保可靠性至关重要——例如，自动驾驶汽车通常在真实部署之前在虚拟环境中进行验证。 通过集成这些组件，机器人可以自主执行任务，同时适应动态条件。