机器人技术中的 AI 推理使机器能够通过处理数据并应用逻辑或概率模型来做出决策、解决问题和适应动态环境。 它的核心是，AI 推理涉及解释传感器输入、推断上下文和生成动作的算法。 例如，在杂乱的房间中导航的机器人使用推理来绘制其周围环境、识别障碍物并规划无碰撞路径。 这个过程通常结合了符号逻辑（定义决策规则）和统计方法（处理不确定性）等技术，以平衡精度与现实世界中的不可预测性。
一个关键的应用是自主导航。 像仓库 AGV（自动导引车）这样的机器人使用 AI 推理来解释激光雷达和摄像头数据，区分静态和移动物体，并实时调整路线。 A* 或 RRT（快速探索随机树）等算法处理路径规划，而贝叶斯滤波器（例如，卡尔曼滤波器或粒子滤波器）等概率方法跟踪机器人的位置并预测环境变化。 例如，AGV 可能会通过使用更新的传感器数据重新计算其路径，从而绕过突然出现的叉车。 这些系统通常集成模块化架构（如机器人操作系统 (ROS)）来分离感知、规划和控制层，同时确保组件之间的协调推理。
另一个例子是工业机器人中的任务规划。 考虑一个机器人手臂组装一个复杂的设备：AI 推理根据预定义的组装规则和实时反馈来确定动作序列（例如，拾取组件、拧紧螺钉）。 分层任务网络 (HTN) 或 PDDL（规划领域定义语言）模型将高层目标分解为可执行的步骤。 如果螺钉未对准，机器人可能会使用力/扭矩传感器来检测错误，推理可能的原因（例如，不正确的角度），并调整其运动。 现代实现通常将经典规划与机器学习相结合，其中神经网络通过反复试验来完善运动策略，从而随着时间的推移提高效率。 这种混合方法使机器人能够处理结构化工作流程和新颖场景。