机器人通过软硬件系统的结合来处理实时传感器数据，从而实现自适应行为。这些系统收集、解释并根据环境输入采取行动。 摄像头、激光雷达、加速度计或触觉传感器等传感器持续收集有关机器人周围环境的数据。 原始数据经过过滤、处理，并使用专为物体检测、定位或避障等任务设计的算法映射到可操作的见解。 例如，机器人吸尘器使用红外传感器来检测墙壁，并使用悬崖传感器来避开楼梯，而自动无人机依靠 GPS 和 IMU（惯性测量单元）来稳定飞行。 关键是最大限度地减少延迟，以确保决策与最新的环境状态保持一致。
处理流程通常涉及三个阶段：数据采集、过滤/集成和决策。 首先，传感器捕获原始数据（例如距离测量或图像），其中可能包含噪声。 过滤技术（例如卡尔曼滤波器）可以消除不一致之处，而传感器融合（组合来自多个来源的数据）可以提高准确性。 例如，自动驾驶汽车可能会融合激光雷达和摄像头数据，以更可靠地对行人进行分类。 接下来，控制算法或机器学习模型将此清理后的数据映射到操作。 PID（比例-积分-微分）控制器可以根据扭矩传感器反馈调整机器人手臂的位置，而强化学习模型可能会在出现障碍物时动态地重新规划机器人的路径。 这些系统优先考虑实时响应能力，通常使用针对嵌入式硬件优化的轻量级代码。
自适应行为取决于不断更新机器人动作的反馈回路。 例如，在拥挤的仓库中导航的送货机器人可能会使用 SLAM（同步定位与地图构建）来在人们移动时更新其路径。 如果传感器检测到意外障碍物，机器人会使用更新后的地图数据重新计算其路线。 边缘计算（在本地处理数据而不是依赖云服务器）可减少关键决策的延迟。 开发人员通常实施分层架构：低级控制器处理立即反应（例如，当即将发生碰撞时停止），而高级规划器调整长期目标。 平衡速度和准确性至关重要； 过度复杂的模型可能会引入延迟，而过于简化的模型可能会忽略细微差别。 在各种场景中进行测试可确保稳健性，例如通过在飞行期间模拟阵风来验证无人机的抗风能力。