怎么样去控制机器人抓取？

六个月前写出了一篇机器人捕捉的专栏文章，讲解了一下机器人捕捉的基本研究内容和方法。机器人从什么时候开始捕捉的（上）。当时就说道了未完待续，仍然想要更加详尽的讲解下机器人捕捉。

在2017年的开始两天，再一可以取出时间来略为整理一下这方面的内容。原始的PPTiTunes链接一、什么是机器人捕捉？如下图右图，等价一个物体和手，机器人捕捉的基础问题分成三个：·怎么样去抓·怎么样去掌控·怎么样去操作者按照可玩性，这三个问题基本是依序递减的。1、怎么样去抓？（GraspPlanning）这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题，还包括Salisbury，Mason，Cutkosky，Khatib等等。

大家研究来研究去，就是想要告诉：等价一个物体，等价一个任务，等价一个手，这个手该怎么去抓这个物体才是最差的？这个方向的最知名的结果却是force－closure了，在很长时间基本相等于掌控里面的稳定性的重要性了。我在读博士前两年，基本也是做到这个，当时带上我的博士后Sahar在这个方向做到得非常不俗，不过她从商做金融去了。最近这个方向基本就是往与Learning融合的套路上回头，可以参照SergeyLevine在Google时的工作。

2、怎么样去掌控？（GraspControl）这个问题就是研究力触，还包括手指末端的力触，触觉掌控等，刚性掌控，电阻掌控等等。很长一段时间，大家都在企图计算出来什么样的手指捕捉力才是拟合的（话说当年开始读书硕士时，第一个给我寄送纸质论文的IminKao教授就是做到捕捉的刚性掌控的）。这里面以MartinBuss和李泽湘老师组的工作尤为知名，将一个非线性优化问题转化成一个线性矩阵不等式问题，基本在几十毫秒左右可以获得优化结果。

最近的这个方面的最差的工作应当却是DLR出来的object－levelimpedancecontrol（IJRR）了（文章第一作者Wimbock也从商了）。现在还固守在这个方向的主要就是几个日本教授了，还包括我的合作者Kenji。话说Kenji的老板Arimoto教授，卸任后才开始做机器人捕捉的，还出有了本书。

他归属于上古大神级别，现在很少有人告诉，IROS2016他的生日聚会也非常高端，可以感觉下（2006InternationalSymposiumonAdvancedRoboticsandMachineIntelligence）。

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