机器人通过结合传感器、控制算法和机械设计来处理抓取力和灵活性。抓取力由集成在夹具或指尖上的力/扭矩传感器管理，这些传感器提供实时反馈以调整施加的压力。例如，机器人抓取鸡蛋等易碎物体时，可能会使用闭环控制系统持续测量施加的力，并在检测到滑动时减小力。另一方面，灵活性依赖于多关节夹具或能够适应物体形状的软体机器人材料。像带有可动手指的高级夹具，可以通过模仿人类手部动作来执行穿针或旋转螺丝刀等精确任务。
触觉传感和视觉系统的集成对于平衡力量和精度至关重要。触觉传感器，例如压阻或电容阵列，可以绘制夹具表面的压力分布图，从而使机器人能够检测到接触的细微变化。视觉系统，例如深度相机或立体视觉，帮助机器人在抓取前识别物体的位置和方向。例如，仓库机器人可能会使用 3D 相机定位箱子，根据尺寸估计其重量，然后调整抓取力以避免压坏内容物。在物体数据集上训练的机器学习模型进一步提高了适应性，使机器人能够将抓取策略推广到不熟悉的物品。
处理高度变化的物体或动态环境仍然存在挑战。变刚度执行器 (VSA) 等解决方案允许夹具在刚性模式和柔性模式之间切换——刚性模式适用于重型工具，柔性模式适用于精细农产品。协作机器人 (cobots) 通常包含以安全为重点的力限制，以防止对人类造成伤害，同时保持抓取稳定性。例如，制造线上的协作机器人可能使用扭矩控制电机感知人类操作员何时引导其手臂，从而自动降低抓取力。持续的研究侧重于提高传感器分辨率和控制回路速度以实现类似人类的灵活性，但目前的系统在装配或包装等结构化任务中已经表现出色。