机器人通过触觉传感器与环境互动，通过检测物理接触、压力或作用力，并使用这些数据来实时调整其动作。触觉传感器就像机器人的“触觉”，提供关于它们遇到的物体的反馈。这些传感器可以测量诸如压力分布、振动、温度或滑动（当物体开始在机器人的抓握中移动时）等变量。机器人的控制系统处理这些数据以改进其运动，确保与物体或表面的安全和精确的互动。例如，配备触觉传感器的机器人夹具可以检测到拾取易碎物品时应施加多大的力，通过动态调整其握力来避免损坏。
互动过程通常涉及三个阶段：感知、处理和驱动。当机器人的触觉传感器检测到接触时——例如握住杯子的压力——传感器将这种物理输入转换为电信号。这些信号被发送到微控制器或计算机，它们使用算法来解释数据。例如，如果机器人手臂正在组装零件，系统可能会将传感器的力读数与预定义的阈值进行比较，以避免螺钉拧得过紧。然后将调整发送到电机或驱动器以修改机器人的运动。一个实际的例子是一个仓库机器人，它使用触觉反馈来确定一个盒子是否从它的掌握中滑落，触发纠正动作，例如增加握力或重新定位它的手指。
实施触觉反馈的开发人员经常面临传感器噪声、校准和实时响应等挑战。为了解决这些问题，触觉系统与滤波技术（例如，用于降噪的移动平均）和训练用于识别传感器数据模式的机器学习模型配对。例如，具有触觉传感器的假肢手可以使用神经网络来分类纹理，使用户能够“感觉”表面。另一个应用是工厂中的协作机器人（cobot），它们依靠触觉反馈来检测意外碰撞并立即停止运动，以确保人身安全。通过将触觉传感器与强大的控制逻辑集成，机器人可以在从精密制造到医疗保健辅助等任务中实现更大的自主性和适应性。