机器人在人类环境中通过结合传感器、控制策略和故障安全机制来确保安全，这些机制旨在防止碰撞并最大限度地降低风险。这些系统优先考虑实时检测人类，动态调整机器人行为，并包含冗余以处理意外故障。通过整合硬件和软件解决方案，机器人可以在工厂、医院或家庭等共享空间中与人类安全地协同工作。
一种关键方法是使用传感器来检测人类的存在和运动。例如，机器人通常采用 LiDAR、摄像头或超声波传感器来创建周围环境的 3D 地图并识别障碍物。协作机器人（cobots），例如 Universal Robots UR 系列，使用力矩传感器来检测意外接触，如果在感知到阻力时会立即停止或反转运动。视觉系统结合机器学习可以将物体分类为人或非生命物体，从而实现情境感知响应。在工业环境中，安全等级的激光扫描仪会在机器人周围创建“保护场”——如果有人进入该区域，机器人就会减速或停止。这些传感器系统通常根据 ISO 10218（用于工业机器人）或 ISO/TS 15066（用于协作机器人）等标准进行验证，以确保性能一致。
控制系统通过强制执行安全约束来补充传感。对速度和力进行编程限制，以确保机器人在有人类活动的区域以无危险的速度移动。例如，协作机器人通常在协作模式下以低于 250 毫米/秒的速度运行。路径规划算法动态重新规划机器人路径以避开人类，这在自主移动机器人（AMR），例如 Fetch Robotics 的机器人中可以看到，当人们阻挡其路径时，它们会重新计算路径。冗余硬件组件，例如双通道安全控制器，在系统发生故障时提供备份。急停按钮和手动覆盖协议增加了额外的控制层。开发人员使用安全认证的 PLC 或 ROS-Industrial 的安全堆栈等框架来实现这些功能，这些框架与实时操作系统集成，以保证可预测的响应。开发过程中的定期风险评估和安全验证确保这些措施能够应对特定的环境危险。