不确定这是否适合这个 SE 的范围，但无论如何这里有一个答案。

使用所有 AI 方法，您必须确定要建模的是什么以及存在什么样的不确定性。一旦您选择了一个允许对您的情况进行建模的框架，您就会看到哪些元素是“固定的”，哪些是灵活的。例如，该模型可能允许您在某些约束下定义自己的网络结构（甚至学习它）。您必须决定这种灵活性是否足以满足您的目的。然后在特定的网络结构中，您可以学习给定特定训练数据集的参数。

您很少在 AI/ML 解决方案中对行为进行硬编码。这一切都是为了对潜在情况进行建模，并通过调整模型的元素来适应不同的情况。

在您的示例中，也许您可​​以让机器人学习如何检测障碍物（通过分析环境中的元素），或者您可以让它跟踪障碍物的位置以及它们的移动方式。