机器人通过结合传感器数据处理、迭代学习算法和反馈循环来更新和改进它们的世界模型。这些系统不断整合来自环境的新信息，优化其内部表示，并根据结果调整其行为。这个过程依赖于强调模块化设计的软件框架，使得感知、规划和控制等组件能够共享数据并随时间推移进行调整。
首先，机器人收集实时传感器数据（例如，摄像头、激光雷达或惯性测量单元）以检测环境变化。原始传感器输入经过滤波和融合，以减少噪声并创建一致的表示。例如，仓库机器人可以使用深度摄像头绘制货架位置地图，同时结合轮式里程计和惯性测量来跟踪其位置。卡尔曼滤波或粒子滤波等技术有助于协调传感器之间的差异。随着时间的推移，这些系统会构建概率模型来考虑不确定性——例如，识别新检测到的物体可能是临时障碍物（如放错位置的箱子），而不是永久性结构变化（如重新安置的工作站）。SLAM（同时定位与建图）算法就是这一过程的典范，使机器人能够在探索未知空间的同时逐步优化其地图。
其次，机器学习流水线使机器人能够从经验中进行泛化。监督学习使用标记数据集训练感知模型（例如，目标检测 CNN），而强化学习通过在模拟或受控环境中进行试错来优化决策。学习抓取不规则形状物体的机器人手臂可能会使用物理模拟器生成数千个训练场景，逐步提高其抓取成功率。迁移学习允许使用领域特定数据微调预训练模型（如在 ImageNet 上训练的视觉网络），从而缩短训练时间。至关重要的是，这些模型通常部署时具有在线学习能力——例如，送货机器人在城市峡谷中检测到 GPS 信号反复丢失时，可能会调整其路径查找逻辑，优先选择替代的定位方法。
最后，反馈机制闭合了行动与适应之间的循环。人类操作员可以通过界面纠正错误（例如，重新绘制错误的语义地图段），而自动化系统则根据地面实况验证预测。机器人吸尘器可以分析清洁覆盖模式，以识别持续遗漏的区域，然后修改其导航策略。版本控制的模型更新确保了稳定性——这在自动驾驶车辆等对安全性要求高的应用中至关重要，新对象检测模型在部署前会经过严格的影子模式测试。这种观察、学习和验证的迭代循环使机器人能够适应动态环境，同时保持操作可靠性。