自动机器人
自动机器人自己行动。人类对机器人进行编程以应对外部刺激。非常简单碰碰机器人很好地说明了这种工作方式。
这种机器人具有碰碰器传感器来检测障碍物。当您打开机器人时，它会直线滑动。当它最终撞到障碍物时，影响会触发其保险杠传感器。机器人的编程告诉它备份，向右转，然后再次向前移动，以响应每个颠簸。通过这种方式，机器人在遇到障碍物的任何时间都会改变方向。
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一些自动驾驶机器人只能在熟悉的，受约束的环境中起作用。例如，割草机器人依靠埋葬的边界标记来定义其院子的极限。办公室清洁的机器人可能需要一张建筑物地图才能从点到点进行操纵。亚马逊的仓库机器人使用彩色磁带在仓库地板上帮助他们导航。除其他工作外，在线零售商使用机器人向人类运送物品，使员工专注于包装订单，而不是搜索仓库货架。
移动机器人经常使用红外或超声传感器来看到障碍。这些传感器的工作方式与动物回声定位：机器人发出声音信号或红外光束，并检测信号的反射。机器人根据信号反弹需要多长时间将障碍物的距离定位。更复杂的机器人可以配备光检测和射程（LIDAR）设备，该设备使用光而不是声音来帮助机器人确定其位置在其环境中。
即使是现成的机器人真空吸尘器使用几种方法在您的客厅里找到他们的出路。除了凸起传感器外，它们还有悬崖传感器（即将掉落？），墙壁传感器（墙壁之前是什么？）和光学编码器（它已经走了多远？）。使用以这种方式创建多个传感器的地图被称为同时本地化和映射（SLAM）。
一些机器人使用立体声视觉看到周围的世界。两个摄像机给这些机器人深度感知，图像识别软件使它们能够定位和分类各种对象。机器人也可能使用麦克风和闻传感器分析周围的世界。波士顿Dynamics类似于Spot Dog的机器人配备了360度全景相机，但该公司还提供Pan-Tilt-Zoom和红外辐射摄像机。这使美国海军陆战队能够测试机器人的能力环顾四周在敞开的地方冒险之前找到敌人。
更高级的机器人分析和适应不熟悉的环境，甚至到具有粗糙地形的地区。这些机器人可以将某些地形模式与某些动作相关联。例如，漫游者机器人可能会根据其视觉传感器来构造其前面土地的地图。如果地图显示出非常坎bump的地形图案，机器人知道将以另一种方式行驶。NASA的毅力漫游者就是一个例子。
追随者机器人从看着我们那里学习。自动农业机器人制造商Burro使用相机和GP的组合来四处走动，但是机器人的人工智能系统通过跟随人类来学习其工作。Piaggio Fact Forward的Gita机器人跟随他们的人类领导人携带他们的东西。当您骑自行车时，该设备甚至可以拖延您。它的最大速度为每小时35英里（每小时56公里）。
