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六個月前寫了一篇機器人抓取的專欄文章，介紹了一下機器人抓取的基本研究內(nèi)容和方法。機器人從什么時候開始抓取的（上）。當時就說了未完待續(xù)，一直想更詳細的介紹下機器人抓取。在2017年的開始兩天，終于可以抽出時間來稍微整理一下這方面的內(nèi)容。

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一、什么是機器人抓取？

如下圖所示，給定一個物體和手，機器人抓取的基礎(chǔ)問題分為三個：

·怎么樣去抓

·怎么樣去控制

·怎么樣去操作

按照難度，這三個問題基本是依次遞增的。

1、怎么樣去抓？（Grasp Planning）

這個問題基本是一群大牛一開始就研究的問題，包括Salisbury，Mason，Cutkosky，Khatib 等等。大家研究來研究去，就是想知道：給定一個物體，給定一個任務(wù)，給定一個手，這個手該怎么去抓這個物體才是最好的？這個方向的最著名的結(jié)果算是force－closure了， 在很長時間基本相當于控制里面的穩(wěn)定性的重要性了。我在讀博士前兩年，基本也是做這個，當時帶我的博士后Sahar在這個方向做得相當不錯，不過她轉(zhuǎn)行搞金融去了。最近這個方向基本就是往與Learning結(jié)合的套路上走，可以參考Sergey Levine在Google時的工作。

2、怎么樣去控制？（Grasp Control）

這個問題就是研究力控，包括手指末端的力控，觸覺控制等，剛度控制，阻抗控制等等。很長一段時間，大家都在試圖計算什么樣的手指抓取力才是最優(yōu)的（話說當年開始讀碩士時，第一個給我郵寄紙質(zhì)論文的Imin Kao 教授就是做抓取的剛度控制的）。這里面以Martin Buss和李澤湘老師組的工作最為著名，將一個非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成一個線性矩陣不等式問題，基本在幾十毫秒左右可以得到優(yōu)化結(jié)果。最近的這個方面的最好的工作應(yīng)該算是DLR出來的object－level impedance control（IJRR）了（文章第一作者Wimbock也轉(zhuǎn)行了）。現(xiàn)在還堅守在這個方向的主要就是幾個日本教授了，包括我的合作者Kenji。話說Kenji的老板Arimoto教授，退休后才開始搞機器人抓取的，還出了本書。他屬于上古大神級別，現(xiàn)在很少有人知道，IROS 2016他的生日聚會也相當高端，可以感受下（2006 International Symposium on Advanced Robotics and Machine Intelligence）。