机器人通过结合使用传感器、算法和机器学习模型来识别物体和环境。首先，它们利用相机、激光雷达（光探测与测距）和深度传感器等硬件收集原始数据。相机捕捉视觉信息，而激光雷达和深度传感器则测量到表面的距离，创建 3D 地图。例如，一个自主配送机器人可能会使用相机识别货架上的包裹，并使用激光雷达避开仓库通道中的障碍物。这些原始数据会经过预处理，以减少噪声、规范光照或提取边缘，确保输入数据可用于后续任务。
然后使用计算机视觉技术和机器学习对处理后的数据进行分析。YOLO（You Only Look Once）或 Faster R-CNN 等物体检测模型通过比较数据中的模式与其训练过的示例来识别特定物品。对于环境识别，SLAM（即时定位与地图构建）等算法结合传感器输入来构建实时地图，同时跟踪机器人的位置。例如，扫地机器人可能会使用 SLAM 在客厅导航，并在检测到家具时更新其地图。这些模型通常依赖于在大型数据集上训练的神经网络，这些网络学习形状、纹理或空间关系等特征，以区分椅子与桌子、墙壁与门等物体。
挑战包括处理光照变化、遮挡或未知物体。为了解决这些问题，机器人使用传感器融合等技术——结合来自多个来源（例如，相机、激光雷达、惯性传感器）的数据以提高准确性。例如，仓库机器人可能会使用相机图像识别箱子，并使用激光雷达验证其距离，即使在光线不足的情况下也是如此。一些系统还采用卡尔曼滤波器等概率模型来预测数据不完整时的物体位置。随着时间的推移，机器人可以通过新数据微调其模型来适应，但这需要仔细平衡，以避免遗忘先前学习的信息。这些方法使机器人能够在动态的现实世界环境中可靠地运行。