机器人使用传感器来感知环境、做出实时决策并在无需人工干预的情况下进行导航。传感器就像机器人的“眼睛”和“耳朵”，提供关于障碍物、地形和位置的数据。常见的传感器包括用于三维测绘的 LiDAR（光探测和测距）、用于视觉识别的摄像头、用于近距离探测的超声波传感器、用于跟踪运动的惯性测量单元 (IMU) 以及用于全球定位的 GPS。这些传感器协同工作，构建对周围环境的动态理解，使机器人能够规划路径、避开碰撞并适应变化。例如，LiDAR 传感器可能检测到墙壁，而摄像头识别出行人，从而使机器人能够相应地调整其路线。
一个实际例子是仓库机器人使用 LiDAR 来创建货架和通道的实时地图。LiDAR 使用激光脉冲扫描环境以测量距离，而轮式编码器跟踪机器人的运动。摄像头可以扫描地面上的二维码进行精确定位，而超声波传感器则作为安全网，检测意外障碍物，如掉落的箱子。传感器融合算法将这些输入整合成一个连贯的模型，过滤噪声并解决冲突数据。ROS（机器人操作系统）等框架通常处理传感器数据集成，使开发者能够并行处理来自多个源的输入。冗余是关键——如果 GPS 在室内失效，机器人可能会依赖轮式里程计和 IMU 数据来估计其位置。
挑战包括处理传感器限制，例如 LiDAR 在雾中精度降低或摄像头在弱光下表现不佳。开发者必须设计系统以优雅地降级——例如，在基于视觉的导航失效时切换到超声波传感器。像 SLAM（同步定位与建图）这样的算法对于机器人在未知环境中跟踪自身位置的同时构建地图至关重要。传感器校准和同步也至关重要；LiDAR 和摄像头数据之间的时间不匹配可能导致导航错误。在各种场景下进行测试可确保系统的鲁棒性，例如模拟突然出现的障碍物或传感器故障。通过将硬件可靠性与自适应软件相结合，开发者可以创建即使在现实世界不可预测的情况下也能自主导航的系统。