机器学习 (ML) 在使自主机器人能够感知其环境、做出决策和适应新情况方面发挥着核心作用。 从本质上讲，ML 允许机器人处理传感器数据、识别模式并从经验中学习，而无需依赖硬编码规则。 这对于导航、物体操作以及与动态环境交互等任务至关重要。 例如，使用计算机视觉的机器人可能会使用卷积神经网络 (CNN) 来实时识别物体，而强化学习 (RL) 可以帮助它通过模拟中的反复试验来优化运动路径。 这些能力是自动驾驶汽车到仓库物流机器人等应用的基础。
ML 在自主性中的一个关键应用是提高不确定性下的决策能力。 机器人必须处理激光雷达、摄像头或触觉传感器等输入，并将它们转化为行动，即使数据嘈杂或不完整。 概率模型或循环神经网络 (RNN) 等技术使机器人能够预测结果并调整计划。 例如，送货无人机可能会使用传感器融合（以定位自身）和训练有素的策略网络（以避开障碍物），同时考虑风力条件。 ML 还有助于机器人在各种场景中进行推广——接受过在模拟中抓取各种物体训练的机器人可以使用领域随机化等技术将该技能转移到真实场景中，其中训练数据包括不同的纹理、光照和物体形状。
最后，ML 能够实现持续改进和适应性。 与需要手动调整的传统机器人系统不同，ML 驱动的机器人可以根据新数据更新其模型。 例如，仓库机器人可能会使用在线学习来优化其路径规划算法，因为设施布局会发生变化。 然而，挑战依然存在，例如确保学习期间的安全以及最大限度地减少 ML 模型在嵌入式硬件上的计算负载。 边缘计算、模型量化和混合方法（将 ML 与经典控制系统相结合）等技术有助于解决这些问题。 开发人员通常使用 ROS（机器人操作系统）等框架和 ML 库（TensorFlow、PyTorch）将感知、规划和控制模块集成到一个有凝聚力的系统中。