算法是使机器人能够处理传感器数据、做出决策和执行物理动作的核心逻辑。它们充当机器人系统的“大脑”，将摄像头馈送、激光雷达扫描或力测量等输入转换为电机命令或路径调整等输出。例如，PID（比例-积分-微分）控制算法实时调整机器人手臂的关节角度，以达到目标位置，同时补偿由摩擦或负载变化引起的误差。如果没有这些算法，机器人将缺乏适应动态环境或执行精确任务（如组装或抓取）的能力。即使是基本运动也依赖于算法——例如，逆运动学计算用于到达空间中特定点的关节角度。
算法还使机器人能够处理需要规划和感知的复杂任务。 像 A* 或 RRT（快速探索随机树）这样的路径规划算法允许自主机器人在避开障碍物的同时，最大限度地减少旅行时间或能源消耗。 例如，仓库机器人可能会使用 RRT 在托盘挡住其路径时动态地重新规划路线。 诸如卷积神经网络 (CNN) 之类的计算机视觉算法处理视觉数据以识别物体，从而能够执行诸如对包裹进行分类或检查制造缺陷之类的任务。 SLAM（同步定位和建图）算法让机器人在跟踪自身位置的同时构建未知环境的地图——这对于无人机探索灾区至关重要。 这些算法通常分层工作，低级控制（例如，电机扭矩调整）以毫秒级的间隔运行，而更高级别的规划以较慢的周期运行。
最后，算法通过学习和优化提供适应性。 强化学习 (RL) 允许机器人通过反复试验来提高任务性能，例如，机器人夹具学习在不压碎易碎物体的情况下处理它们。 诸如梯度下降之类的优化算法可以微调参数——例如，最大限度地减少 CNC 加工机器人的振动。 然而，开发人员必须在计算效率和准确性之间取得平衡，尤其是在资源受限的嵌入式系统中。 一个常见的挑战是确保实时性能：自动驾驶汽车的物体检测算法必须在几毫秒内处理激光雷达数据，以避免碰撞。 通过将预编程逻辑（例如，用于传感器融合的卡尔曼滤波器）与自适应技术（例如，神经网络）相结合，算法使机器人系统既可靠又足够灵活，可以在非结构化环境中运行。