首先要判斷是否有人或者物體在附近
獲取的方式有兩種：一種是主動的通過攝像頭、紅外、超聲波或者激光燈傳感器判斷附近是否有障礙物或者人。另一種則是被動的，當人或者物體接觸到機器人后，通過感知接觸的力來判斷。
京東分揀機器人多少個小黃人分揀機器人多少錢第一種通過攝像頭：比如Baxter頭頂的攝像頭檢測是否有人靠近，ABB也在N年前就推出了safemove的opTIon，當然目的不是為了人機協作，而是為了在去掉圍欄的情況下還能保證安全，機器人與人能在一個房間里工作。
圖一紅外和超聲波屬于比較便宜的傳感器，移動平臺比如AGV，掃地機器人用的比較多。一方面可以用來檢測前方障礙物，另一方面布置在機器人底端還能判斷是否會從高臺跌落。激光是一種比較靠譜的測障礙工具了，像Neato用的旋轉式的激光頭，不僅能發現障礙物，還能實時的根據所測距離構建室內的地圖。
全自動分揀機器人制作三亞并聯分揀機器人系統果蔬分揀機器人結構圖1自左向右分別為Baxterrobot；Neato掃地機器人，激光傳感器在頂部；DLRLWR內部結構，包括齒輪箱，力矩傳感器，驅動等。
而被動的判斷人也有不止一種方式。對于KUKA的LWR系列，以及SCHUNK的關節球，他們的做法則是在關節的內部加上力傳感器，通過檢測力矩來判斷是否有接觸。Baxter手臂內也有檢測力的功能，方法和精度則不如上面這種。另一種被動的方式則是通過電機電流的變化來判斷是否遇到了阻礙，典型的代表有ABB今年推出的YuMi，以及Universal的UR系列。
這兩種方式各有優劣，采用內置多自由度力傳感器的形式能掌握每一個關節的手里的方向和角度，對于某些應用會有幫助，但是成本會比較高，KUKA的一臺IIWA從我了解的價格來看還是比較昂貴的。而對于第二種方式而言，價格則親民多了，UR系列和YuMi的價格從我了解來看并沒有比普通的工業機器人要高，而且尺寸上更加緊湊。
對于人機協作的安全性方面，采用何種方式最為穩妥，目前并沒有一個明確的規定，還處于探索的階段。像ABB這樣的公司則會采取最穩妥最安全的方式，除了電流檢測意外，輕量化的設計，軟性材料包裹機械臂，輕負載設計，最高運動速度限制，以及還有很多軟件，電機，控制等方面的設計和想法，保證了出錯誤判以及安全故障的概率非常低，甚至及時出了故障機械臂砸到人也不會產生較大的傷害。
圖二圖2ABBYuMi機器人，雙臂14自由度，表面包裹軟性塑料，內置控制柜，總重38kg。
另一方面，能夠對外界的力矩進行感知也是leadthrough編程的基礎，雖然ABB很早很早以前就做過Leadthrough方式的編程：在機器人的末端裝個工具，然后用手拽著工具進行示教編程，但是當時一方面都是大機器人，要考控制柜去主動適合人太難了，另一面當時的技術也不夠好，因此沒有推廣開來。這么多年過去了，對于桌面級別的小機器人，人工示教的方式又開始熱炒起來。
在獲取機器人外界的信息后，機器人則需要根據不同情況作出動作
如題主所說機器人關節末端的減速器是用來減速增距，機器人的關節不可能像汽車一樣裝個變速箱來適應不同的速度和應用場景，通常減速器的減速比從一開始就是固定的。
與人握手這種應用，應該是低轉速低扭矩。轉速的控制是由控制柜的開關頻率所來控制，墻上來的交流電先通過整流橋編程直流，然后再通過開關管再變成交流，而這個交流的頻率則控制了機器人關節的轉速。
而對于機器人力矩的控制，上一張電機轉速與扭矩之間關系的示意圖
圖三圖3，電機轉速與扭矩關系圖，下面平的線為電機可提供的連續轉矩，上面的曲線為短時間可提供的轉矩。
可以看出當電機處于連續轉矩和最大轉速所覆蓋的范圍內時，電機可以提供任何一種扭矩和轉速，這個區域的大小主要受限于電機的最大額定溫度以及驅動器能夠持續提供的電流大小，當然環境溫度也重要，電機的能力取決于工作時的溫升，出色的冷卻系統能提高電機的能力。
對于短時間大扭矩的狀況，則主要受限于系統的峰值扭矩和電壓，峰值扭矩與驅動和電機的耐操程度相關。
因此這個問題可以回答為，先通過主動或被動的方式監測到附件是否有人或物體，然后通過控制電流值和頻率來改變力矩的大小和運動的速度。
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