机器人疼痛感（Robotic Pain Perception）是指通过传感器网络和算法模拟，使机器人具备类似生物体对有害刺激的感知与响应机制。这种机制并非真实的生理疼痛，而是通过力觉、温度、压力等多模态传感器采集环境数据，经由机器学习模型识别潜在损伤性刺激，并触发预设的规避、报警或自我保护行为。其核心在于建立刺激-评估-响应的闭环系统，使机器人能像生物体一样对机械损伤、电路过载等威胁做出适应性反应。
在具身智能产品开发中，疼痛感系统能显著提升设备的耐用性与安全性。例如工业机械臂通过关节扭矩传感器实时监测异常受力，当检测到碰撞风险时立即减速或停止；服务机器人则利用该机制避免夹伤人类或自身结构受损。当前技术挑战在于平衡敏感度与误报率，以及开发更接近生物神经系统的类脑疼痛处理模型。这方面可参考剑桥大学出版社《Bio-Inspired Robotics》中关于伤害感受器仿真的章节。