在机器人技术中，结构化环境和非结构化环境在可预测性和适应性要求上有所不同。结构化环境是受控的、可预测的，并遵循预定义的规则。物体、布局和任务是一致的，这使得机器人可以依赖预编程的逻辑或固定的传感器输入。例如，工业装配线使用的机器人被编程用来处理特定位置的相同零件。这些系统通常采用重复的运动，如焊接汽车车架或在传送带上包装物品。机器人的传感器（例如编码器、限位开关）和逻辑针对狭窄的条件集进行了优化，从而最大限度地减少了实时适应的需求。
相比之下，非结构化环境是动态的、不可预测的。机器人必须实时解释传感器数据，以处理物体、地形或人机交互中的变化。例如，自主无人机在森林中导航或家用服务机器人整理杂乱的房间。这些机器人使用先进的感知工具，如摄像头、激光雷达或神经网络，来识别并适应障碍物、变化的光照或不规则的物体形状。例如，扫地机器人会避开留在地板上的鞋子，或者在家具移动时调整其路径。与结构化设置不同，这些系统优先考虑灵活性而非精确性，通常依赖概率模型或机器学习来做出决策。
技术差异在于传感器复杂性和计算需求。结构化环境依赖于确定性算法（例如，用于电机定位的 PID 控制）和最小的传感器输入。非结构化系统需要强大的感知流水线（例如，用于未知空间建图的 SLAM）和实时决策框架，如强化学习。工厂机械臂可能使用预定义的关节角度，而收获农作物的农业机器人必须使用视觉模型对成熟的农产品进行分类并动态调整其抓取方式。混合方法，例如遵循固定路线但动态避开人类的仓库机器人，通过结合结构化工作流程和有限的适应性来弥合两者之间的差距。