机器人在非结构化环境中通过结合先进的感知、自适应规划和灵活的硬件来处理抓取操作。与工厂等结构化环境不同，非结构化环境（例如住宅、建筑工地）缺乏可预测的布局或物体，要求机器人能够动态感知周围环境并与之互动。这涉及三个核心组成部分：用于识别物体和障碍物的实时感知、用于动态调整运动规划的算法，以及能够处理物体形状、纹理和位置变化的硬件。
首先，感知系统使用摄像头、激光雷达或深度传感器等传感器来建立对环境的 3D 理解。例如，机器人可能会使用 RGB-D 摄像头检测杂乱的桌子，并区分咖啡杯、笔和散落的纸张。语义分割或物体检测等计算机视觉技术有助于对物品进行分类，而同时定位与地图构建 (SLAM) 算法则跟踪机器人相对于这些物体的位置。然而，光照变化或遮挡（例如隐藏在布下的工具）等挑战需要冗余，例如组合多个传感器输入或在数据不完整时使用概率模型估计物体属性。
接下来，规划与控制系统将感知数据转化为可执行的动作。工厂中的传统机械臂遵循预先设定的路径，但非结构化任务需要适应性。快速探索随机树 (RRT) 或基于优化的方法（例如模型预测控制）等运动规划算法实时重新计算路径，以避开障碍物或调整抓取方式。例如，机器人可能会规划一条轨迹来捡起水瓶，但如果在任务执行中途水瓶被撞倒，它会重新规划路径。夹持器中的力矩传感器实现了柔顺性，使机器人在处理鸡蛋等易碎物品或扳手等刚性工具时能够调节抓取力度。ROS（机器人操作系统）等框架简化了将感知、规划和控制模块集成到内聚工作流程中的过程。
最后，硬件设计起着至关重要的作用。采用硅基材料的软体机器人夹持器可以适应不规则形状，而模块化末端执行器（例如吸盘、磁力夹持器）则扩展了可操作物体的范围。例如，仓库机器人可能会在用于箱子的吸盘工具和用于小物品的两指夹持器之间切换。强化学习等机器学习技术使机器人能够在模拟环境中通过反复试验进行学习，然后将这些技能应用于现实世界。经过模拟训练分类混合可回收物的机器人可以将该知识泛化到实际处理略有不同的物体。然而，仍然存在一些空白，例如处理高度可变形的物体（例如绳索）或在人类或其他机器人在附近移动的动态环境中操作。开发者通常通过将学习到的行为与基于规则的安全措施相结合来解决这些问题，以确保可靠性。