Ни в одном из алгоритмов планирования движения робота, рассмотренных выше, не шла речь о наиболее важной характерной особенности робототехнических задач — об их неопределенности. В робототехнике неопределенность возникает из-за частичной наблюдаемости среды, а также под влиянием стохастических (или не предусмотренных моделью) результатов действий робота. Кроме того, могут возникать погрешности, обусловленные использованием приближенных алгоритмов, таких как фильтрация частиц, в результате чего робот не будет получать точных данных о текущем доверительном состоянии, даже несмотря на то, что для описания стохастического характера среды применяется идеальная модель.

В большинстве современных роботов для принятия решений используются детерминированные алгоритмы, такие как различные алгоритмы планирования пути, рассматривавшиеся до сих пор. Для этой цели обычно принято извлекать данные о наиболее вероятном состоянии из распределения состояний, сформированного с помощью алгоритма локализации. Преимущество этого подхода состоит лишь в том, что он способствует уменьшению объема вычислений. Трудной является даже сама задача планирования путей через пространство конфигураций, а если бы нам пришлось работать с полным распределением вероятностей по состояниям, то задача стала бы еще труднее. Поэтому игнорировать неопределенность в этих обстоятельствах можно, только если неопределенность мала.

К сожалению, игнорировать неопределенность не всегда возможно. Дело в том, что при решении некоторых задач возникает такая ситуация, что неопределенность, в условиях которой действует робот, становится слишком большой. Например, как можно использовать детерминированный планировщик пути для управления мобильным роботом, не имеющим информации о том, где он находится? Вообще говоря, если истинное состояние робота не является таковым, на которое указывает правило максимального правдоподобия, то в итоге управляющие воздействия будут далеки от оптимальных. В зависимости от величины погрешности они могут приводить ко всякого рода нежелательным эффектам, таким как столкновения с препятствиями.