自主机器人使用传感器、算法和预编程规则独立运行，无需人工干预即可做出决策。它们实时分析环境，调整行动，并以最少的监督完成任务。 相比之下，遥控机器人由人类操作员通过操纵杆、控制台或联网系统等远程接口直接控制。 核心区别在于决策：自主系统依赖于内部逻辑，而遥控系统则依赖于外部人为输入。 例如，自动驾驶汽车（自主）使用摄像头和激光雷达导航街道，而无人机（遥控）则遵循用户的明确命令。
自主机器人通常将摄像头、激光雷达或 IMU（惯性测量单元）等硬件与用于感知、规划和控制的软件堆栈结合在一起。 例如，Roomba 吸尘器使用障碍物检测和房间映射算法来清洁地板，无需人工引导。 更高级的系统（如仓库机器人）采用 SLAM（同步定位与地图构建）来导航动态环境。 从事自主系统开发的工程师专注于改进传感器融合（组合来自多个来源的数据）和改进决策算法，例如用于自适应行为的强化学习。 挑战包括处理极端情况（如意外障碍物）以及确保在各种条件下的可靠性能。
遥控机器人优先考虑人机交互。 例如，炸弹处理机器人可能会使用机械臂和摄像头，由操作员通过操纵杆和视频馈送来控制。 达芬奇手术机器人等外科手术机器人会将外科医生的手部动作转换为精确的器械运动。 此处，开发人员专注于减少控制信号的延迟，设计直观的界面，并确保可靠的通信（例如，使用低延迟网络进行实时视频）。 触觉反馈通常对于向操作员传达力或阻力至关重要。 这些系统擅长需要人工判断的场景，例如地形不可预测的搜救任务。 但是，它们需要强大的错误处理能力（例如，如果通信中断时的故障保护），以防止危险情况发生。