机器人无监督学习是指机器人在没有明确标注或指导的情况下，通过自主探索环境中的原始数据来发现潜在模式或结构的学习方式。与监督学习不同，这类算法不需要人工预先标注的训练数据，而是依靠数据本身的内在规律进行特征提取、聚类或降维等任务。典型的无监督学习方法包括K-means聚类、主成分分析(PCA)和自编码器等，它们能帮助机器人从原始传感器数据中自主构建对环境的认知表征。
在产品开发实践中，无监督学习特别适用于处理大量未标注的机器人感知数据，如家庭服务机器人在新环境中自动识别家具布局，或工业机器人从生产线上发现异常操作模式。这类技术能显著降低数据标注成本，但需注意其学习结果往往缺乏确定性解释，因此常需与少量监督信号结合使用。近年来，自监督学习作为无监督学习的延伸，通过设计预测性任务从数据中自动生成监督信号，在机器人领域展现出更大应用潜力。