随着仿生学和机器人学科的发展,现有机器人已经能够在视觉、听觉、运动等诸多方面模仿人的行为。随着机器人工作环境的日趋复杂,对机器人触觉感认知的需求逐渐凸显,触觉也成为了新的研究热点。虽然对触觉感认知的研究已经有40余年的历史,但其早期受限于软硬件水平以及应用场景而发展缓慢。直到21世纪,各类成型产品和方案才不断涌现。本文对触觉感认知关键技术从软硬件、市场化等多个层次进行了技术调研,并结合个人研究生阶段研究成果提出了一个抽象的触觉感认知模型。本人以智能机械手臂为切入点,研究带有压力传感器的机械手臂的触觉感认知能力,并做了大量分类实验。同时本人也通过参与电子皮肤和电子膀胱两个临床项目,研究触觉感认知技术在生物医疗领域的应用和前景。本文的主要贡献：1)基于现有的触觉感认知技术的发展现状,总结概括了一个触觉感认知抽象模型,并基于OSGi技术给出了一个具体的实现方案。2)基于抽象模型,搭建机械手触觉感认知实验系统,本人主要负责传感器数据采集、下位机模块设计和机械手Python接口的开发工作。3)基于机械手触觉感认知实验系统,独立完成抓取分类实验和滑动分类实验。在实验中,利用简易的传感器基于不同的方法,完成对多类不同物体的分类识别,结果符合预期。4)依托电子皮肤和电子膀胱项目,参与构建基于上述抽象模型的软硬件协同系统,验证触觉感认知技术在生物医疗领域的应用。