机器人依赖一系列核心传感器来感知环境、导航并与物体互动。最广泛使用的传感器包括摄像头、激光雷达 (Light Detection and Ranging) 和惯性测量单元 (Inertial Measurement Units)，它们各自服务于不同的目的。摄像头捕获视觉数据用于物体识别或导航等任务，而激光雷达则使用激光脉冲创建精确的 3D 地图。惯性测量单元通过加速度计和陀螺仪跟踪运动，提供实时姿态和速度数据。超声波测距仪、力-扭矩传感器和触觉传感器等其他传感器也常见，但通常是这三类主要传感器的补充。
摄像头用途广泛，从简单的 RGB 传感器到立体或飞行时间 (ToF) 摄像头等深度感知变体。例如，工业机器人使用 RGB-D 摄像头识别传送带上的物体，而自主无人机则依赖立体视觉进行避障。激光雷达系统在分辨率和范围上有所不同——2D 激光雷达用于扫地机器人进行基本的地面测绘，而自动驾驶汽车中的 3D 激光雷达则生成详细的点云用于定位。惯性测量单元通常与 GPS 配合使用，用于修正移动机器人的位置漂移。典型的惯性测量单元结合了三轴加速度计（测量直线运动）和陀螺仪（跟踪旋转速度），使无人机能够在飞行中保持稳定或机械臂在抓取时调整姿态。
这些传感器很少单独使用。传感器融合——结合来自多个来源的数据——对于提高准确性至关重要。例如，自动驾驶汽车融合激光雷达、摄像头和惯性测量单元来交叉验证障碍物，并减少传感器局限性（例如，激光雷达在雾中表现不佳）造成的错误。开发人员经常使用 ROS (Robot Operating System) 等框架来同步传感器输入，并应用卡尔曼滤波器等算法来实现更平滑的运动跟踪。实际挑战包括管理计算负载、校准传感器以及处理环境干扰（例如，眩光影响摄像头）。通过有效集成这些传感器，机器人能够实现强大的感知能力，并在成本、功耗和性能方面平衡其特定的用例。