在工業自動化領域，機器人需要傳感器提供必要的信息，以正確執行相關的操作。一份報告預測，到2021年，全球工業機器人傳感器市場將以約8％的復合年增長率（CAGR）穩步增長。對于包括消費者和汽車在內的機器人傳感應用，另一份報告明確指出，到2027年，視覺系統將單獨成就57億美元的市場，力傳感器市場將超過69億美元。
二維視覺是一個可以執行從檢測運動物體到傳輸帶上的零件定位等多種任務的攝像頭。許多智能相機都可以檢測零件并協助機器人確定零件的位置，機器人可以根據接收到的信息適當調整其動作。三維視覺系統必須擁有兩個不同角度的攝像機或激光掃描器，用以檢測對象的第三維度。例如，零件取放便是利用三維視覺技術檢測物體并創建三維圖像，分析并選擇最好的拾取方式。如果說視覺傳感器給了機器人眼睛，那么力/力矩傳感器則給機器人帶去了觸覺。機器人利用力/力矩傳感器感知末端執行器的力度。多數情況下，力/力矩傳感器位于機器人和夾具之間，這樣，所有反饋到夾具上的力都在機器人的監控之中。有了力/力矩傳感器，裝配、人工引導、示教、力度限制等應用才得以實現。這種傳感器有各種不同的形式，其主要應用是為作業人員提供一個安全的工作環境，協作機器人最需要它們。一些傳感器可以是某種觸覺識別系統，通過柔軟的表面感知壓力，給機器人發送信號，限制或停止機器人的運動。一些傳感器還可以直接內置在機器人中。有些公司利用加速度計反饋，還有些則使用電流反饋。在這兩種情況下，當機器人感知到異常的力度時，便觸發緊急停止，從而確保安全。要想讓工業機器人與人進行協作，首先要找出可以保證作業人員安全的方法。這些傳感器有各種形式，從攝像頭到激光等，目的是告訴機器人周圍的狀況。有些安全系統可以設置成當有人出現在特定的區域/空間時，機器人會自動減速運行，如果人員繼續靠近，機器人則會停止工作。最簡單的例子是電梯門上的激光安全傳感器。當激光檢測到障礙物時，電梯門會立即停止并退回，以避免碰撞。市場上還有很多的傳感器適用于不同的應用。例如焊縫追蹤傳感器等。觸覺傳感器也越來越受歡迎。這類傳感器一般安裝在抓手上，用來檢測和感覺抓取的物體是什么。傳感器通常能夠檢測力度并得出力度分布的情況，從而知道對象的確切位置，讓你可以控制抓取的位置和末端執行器的抓取力度。另外還有一些觸覺傳感器可以檢測熱量的變化。視覺和接近傳感器類似于自動駕駛車輛所需的傳感器，包括攝像頭、紅外線、聲納、超聲波、雷達和激光雷達。某些情況下可以使用多個攝像頭，尤其是立體視覺。將這些傳感器組合起來使用，機器人便可以確定尺寸，識別物體，并確定其距離。射頻識別（RFID）傳感可以提供識別碼并允許得到許可的機器人獲取其他信息。麥克風（聲學傳感器）幫助工業機器人接收語音命令并識別熟悉環境中的異常聲音。如果加上壓電傳感器，還可以識別并消除振動引起的噪聲，避免機器人錯誤理解語音命令。先進的算法甚至可以讓機器人了解說話者的情緒。溫度傳感是機器人自我診斷的一部分，可用于確定其周遭的環境，避免潛在的有害熱源。利用化學、光學和顏色傳感器，機器人能夠評估、調整和檢測其環境中存在的問題。對于可以走路、跑步甚至跳舞的人形機器人，穩定性是一個主要問題。它們需要與智能手機相同類型的傳感器，以便提供機器人的準確位置數據。在這些應用采用了具有3軸加速度計、3軸陀螺儀和3軸磁力計的9自由度（9DOF）傳感器或慣性測量單元（IMU）。傳感器是實現軟件智能的關鍵組件，沒有傳感器，很多復雜的操作就不能實現。它們不僅實現了復雜的操作，同時也保證這些操作在進行的過程中得到良好的控制。移動機器人需要通過傳感器實時獲取周圍的障礙物信息，包括尺寸、形狀和位置信息，來實現避障。避障使用的傳感器有很多種，目前常見的有視覺傳感器、激光傳感器、紅外傳感器、超聲波傳感器等。超聲波傳感器的基本原理是測量超聲波的飛行時間，通過d=vt/2測量距離，其中d是距離，v是聲速，t是飛行時間。上圖是超聲波傳感器信號的一個示意。通過壓電或靜電變送器產生一個頻率在幾十kHz的超聲波脈沖組成波包，系統檢測高于某閾值的反向聲波，然后使用測量到的飛行時間計算距離。超聲波傳感器一般作用距離較短，普通的有效探測距離幾米，但是會有一個幾十毫米左右的最小探測盲區。由于超聲傳感器成本低、實現方法簡單、技術成熟，是移動機器人中常用的傳感器。一般的紅外測距都是采用三角測距的原理。紅外發射器按照一定角度發射紅外光束，遇到物體之后，光會反向回來，檢測到反射光之后，通過結構上的幾何三角關系，就可以計算出物體距離D。當D的距離足夠近的時候，上圖中L值會相當大，如果超過CCD的探測范圍，雖然物體很近，傳感器反而看不到了。當物體距離D很大時，L值就會很小，測量精度會變差。因此，常見的紅外傳感器的測量距離都比較近，小于超聲波，同時遠距離測量也有最小距離的限制。另外，對于透明的或者近似黑體的物體，紅外傳感器是無法檢測距離的。但相對于超聲來說，紅外傳感器具有更高的帶寬。常見的激光雷達是基于飛行時間的（ToF，time of flight），通過測量激光的飛行時間來測距d=ct/2，類似前面提到的超聲測距公式，其中d是距離，c是光速，t是從發射到接收的時間間隔。比較簡單的方案是測量反射光的相移，傳感器以已知的頻率發射一定幅度的調制光，并測量發射和反向信號之間的相移，如上圖。調制信號的波長為lamda=c/f，其中c是光速，f是調制頻率，測量到發射和反射光束之間的相移差theta之后，距離可由lamda*theta/4pi計算得到，如上圖。常用的計算機視覺方案也有很多種， 比如雙目視覺，基于TOF的深度相機，基于結構光的深度相機等。基于結構光的深度相機發射出的光會生成相對隨機但又固定的斑點圖樣，光斑打在物體上，因為與攝像頭距離不同，被攝像頭捕捉到的位置也不相同。先計算斑點與標定的標準圖案在不同位置的偏移，利用攝像頭位置、傳感器大小等參數就可以計算出物體與攝像頭的距離。雙目視覺的測距本質上也是三角測距法，由于兩個攝像頭的位置不同，就像人的兩只眼睛一樣，看到的物體也不一樣。兩個攝像頭看到的同一個點P，在成像的時候會有不同的像素位置，此時通過三角測距就可以測出這個點的距離。
