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）。3、怎么样去操作者？（DexterousManipulation）其中最后一个问题的dexterousmanipulation（灵活操作者），早已很多年没什么好的进展了，现在也很少有人去摸这个问题了。Cutkosky的博士论文是做这个，后来还做了几年，再行后来把实验室名字都换回了，却是并转方向了。

PeterAllen两组以前有个博士后做这个，后来样子是潜水悬挂了，很是失望。最近的softrobotics火了，这个方向样子有了新的转机，OliverBroc也开始做到这个方向了。

二、为什么机器人捕捉最重要？如下图右图，机器人捕捉的研究牵涉到到很多方面，还包括机械，掌控，计算机，人工智能等等。很多时候，机器人捕捉是一个很好的大于研究例子（minimalexample），来承托各个方向的研究。

其次，机器人捕捉中的研究内容，尤其是灵巧性和交互性，需要对其他很多涉及的研究起着起到，下面的第二张图就说明了这一点。另外，捕捉也是机器人走出真实世界必不可少的功能，手对人类是如此最重要，我们当然期望彰显机器人某种程度的功能。

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