此中最初一个问题的dexterous manipulation（工致操做），曾经良多年没有什么好的进展了，现正在也很少有人去碰这个问题了。Cutkosky的博士论文是搞这个，后来还搞了几年，再后来把尝试室名字都换了，算是转标的目的了。后来仿佛是潜水挂了，很是可惜。比来的soft robotics火了，这个标的目的仿佛有了新的起色，Oliver Broc也起头做这个标的目的了。

　　这个问题就是研究力控，包罗手指结尾的力控，触觉节制等，刚度节制，节制等等。很长一段时间，大师都正在试图计较什么样的手指抓取力才是最优的（话说昔时起头读硕士时，第一个给我邮寄纸质论文的Imin Kao 传授就是做抓取的刚度节制的）。这里面以Martin Buss和李泽湘教员组的工做最为出名，将一个非线性优化问题成一个线性矩阵不等式问题，根基正在几十毫秒摆布能够获得优化成果。比来的这个方面的最好的工做该当算是DLR出来的object-level impedance control（IJRR）了（文章第一做者Wimbock也转行了）。现正在还苦守正在这个标的目的的次要就是几个日本传授了，包罗我的合做者Kenji。话说Kenji的老板Arimoto传授，退休后才起头搞机械人抓取的，还出了本书。他属于上古大神级别，现正在很少有人晓得，IROS 2016他的华诞也相当高端，能够感触感染下（2006 International Symposium on Advanced Robotics and Machine Intelligence）。

　　现实世界有太多的不确定性，由于不确定性，我们正在抓取顶用到的模子根基上都是不精确的，以至是错的。而我们又没有脚够好的传感器，能够及时给我们反馈实正在的形态。更蹩脚的是，我们连一个好点的手也没用，很难精确的去节制机械人手到我们想要的形态。将来很长一段时间，怎样样处置这些不确定性，将会是机械人抓取的一个热点标的目的。其实这个标的目的也很热，根基每年都有相关的workshop。这里推广下我们2017年的ICRA workshop。

　　既然还有这么多的未处理的问题，那么将来的标的目的正在哪里？我本人总结了几个点：更好的理解不确定性，更多的操纵接触，更工致的设想，更不变的传感器。这几个标的目的的阐述，也是很大的一个坑，未来一个个加添吧。(我博士结业后，若是去美国做博士后，就是研究此中的第一点和第二点)。若是这几个点做好了，机械人抓取离大面积的现实使用也不会太远。

　　这个问题根基是一群大牛一起头就研究的问题，包罗Salisbury，Mason，Cutkosky，Khatib 等等。大师研究来研究去，就是想晓得：给定一个物体，给定一个使命，给定一个手，这个手该怎样去抓这个物体才是最好的？这个标的目的的最出名的成果算是force-closure了， 正在很长时间根基相当于节制里面的不变性的主要性了。我正在读博士前两年，根基也是做这个，其时带我的博士后Sahar正在这个标的目的做得相当不错，比来这个标的目的根基就是往取Learning连系的套上走，能够参考Sergey Levine正在Google时的工做。

　　雷锋网按：本文做者李淼，武汉库柏特科技创始人，洛桑联邦理工博士，研究标的目的为机械人进修和人机协调交互。

　　如下图所示，机械人抓取的研究涉及到良多方面，包罗机械，节制，计较机，人工智能等等。良多时候，机械人抓取是一个很好的最小研究例子（minimal example），来支持各个标的目的的研究。机械人抓取中的研究内容，出格是工致性和交互性，可以或许对其他良多相关的研究起到感化，下面的第二张图就申明了这一点。别的，抓取也是机械人走进实正在世界必不成少的功能，手对人类是如斯主要，我们当然但愿付与机械人同样的功能。

　　六个月前写了一篇机械人抓取的专栏文章，引见了一下机械人抓取的根基研究内容和方式。文章链接！机械人从什么时候起头抓取的（上）。其时就说了未完待续，一曲想更细致的引见下机械人抓取。正在2017年的起头两天，终究能够抽出时间来稍微拾掇一下这方面的内容。