机器人通过传感器、执行器和控制算法的组合来执行抓取和操纵。 核心是，这些系统依赖于感知来检测物体属性（大小、形状、纹理），规划来确定如何与物体交互，以及使用机械组件（如夹具或机械手）进行执行。 例如，仓库中的机器人手臂可能会使用相机和深度传感器来定位箱子，计算最佳抓握点，并根据箱子的重量调整其抓握强度。 这个过程是紧密集成的，实时反馈循环确保在任务期间进行调整，例如纠正滑移或在抓取尝试失败后重新定位。
一种常见的方法涉及基于模型的控制，其中预编程的物理模拟引导机器人的运动。 例如，组装汽车零件的工业机器人通常遵循离线计算的精确轨迹。 然而，非结构化环境（例如杂乱的厨房）需要基于学习的方法，其中机器人在物体交互的数据集上进行训练，或者使用强化学习来适应可变性。 机器人可能会练习在模拟中拾取数百个不同形状的物体，以建立通用的抓取策略。 软夹具或吸盘等工具增加了灵活性，能够处理易碎或不规则的物品。 例如，食品包装机器人可能会使用硅基手指来抓取水果而不会使其擦伤，并根据来自触觉传感器的反馈调整压力。
处理不确定性（例如物体在操作过程中移动或传感器噪声）会带来挑战。 解决方案通常结合多种传感器模式（例如将相机数据与力矩测量融合）以提高可靠性。 例如，缝合组织的外科机器人可能会使用视觉来定位针头，并使用力反馈来确保它不会拉得太用力。 ROS（机器人操作系统）等开源框架提供了运动规划（例如，MoveIt）和感知（例如，OpenCV）的库，允许开发人员集成这些组件，而无需从头开始。 虽然硬件进步（如更便宜的 3D 视觉传感器）扩展了功能，但在实时避障和抓取稳定性指标方面的软件改进对于在各种任务中实现稳健的性能仍然至关重要。