柔性機器人可能無法達到人類的感覺敏感度，但他們越來越善於感受人類的觸控。

康奈爾大學的研究人員開發了一種低成本的方法，讓柔軟、可變形的機器人不透過接觸就能夠檢測出一系列的身體動作，從相互拍打到打拳再到擁抱。這種方法是採用機器人內部的攝像頭去捕捉人的影子的移動，並用機器學習技術對其進行分類。

這項技術最初是為了開發一種充氣機器人。在緊急疏散時，這種機器人被用於引導人們到達安全的地方。這種機器人需要能夠在極端的條件和環境下與人類進行通訊。這種機器人透過檢測一個人手的壓力，在嘈雜、煙霧瀰漫的走廊去引導一個人前往安全的地點。

該研究小組採取了一種違反直覺的方法，不是將大量的接觸式感測器安裝在機器人身上，因為這樣會增加機器人的重量和佈線的複雜度，而且不能將這些部件嵌入到機器人變形的面板中。為了測量觸覺，研究人員採用了視覺系統。在機器人內部放置一個攝像頭，機器人可以透過觀察人影子的影象，推斷出人是如何觸控它的，以及這個人的意圖是什麼。

這種機器人的原型由一個尼龍製成的軟氣囊組成，氣囊被一個大約4英尺高的圓柱形骨架所環繞，這個骨架安裝在一個可移動的底座上。機器人上的攝像頭與一臺膝上型電腦相連。研究人員開發了一種基於神經網路的演算法，透過使用該演算法訓練以前記錄的資料去區分6種觸控手勢：手掌觸控、拳擊、雙手觸控、擁抱、指指點點和完全不觸控。從人的影子中，機器人判斷人的動作的準確率從87.5%到96%，同時燈光的強度也決定了準確率的高低。

機器人被程式設計後，可以對某些觸控和手勢做出反應，比如滾開或透過揚聲器發出資訊。而且機器人的面板有可能變成一個互動式的螢幕。研究人員指出，透過收集足夠多的資料，可以訓練機器人識別更廣泛的詞彙；而且可以根據機器人的任務去定製訓練資料。

這項技術為複雜的技術提供一個簡單的解決方案，還提供一種“隱私”，因為機器人是透過影子去判斷人的動作，而不是高畫質晰影象。