機器人抓取的三大核心技術，如此高科技卻只是低層次模仿

從AlphaGo4:1戰勝李世石到Master60勝橫掃人類各路高手，稱霸圍棋界，再到百度機器人與人類超級大腦的人機大戰。縱觀這些人機大戰，機器人都是戰勝了人類，我們不禁會擔憂機器人與人工智慧真的會碾壓人類，最終取代我們人類，成為地球新的霸主嗎？

其實，經過仔細思考我們會發現這些人工智慧與人類的比拼其實比的都是演算法，如果把我們人類的大腦也比喻成CPU的話，那麼這些大戰其實最終比的是CPU的運行速度以及CPU的容量。那麼機器人僅僅有個超級大腦就能取代人類嗎？答案是否定的。其實，機器人的運算能力僅僅是一個方面，機器人想要達到人類的高度還有很長的路要走，比如對於我們人類來說很簡單的一件事——手抓物體。

對於人類來說，用手抓取物體是一件很簡單而又平常的事情。但如果仔細推敲，這一過程其實要依靠我們大腦中非常複雜的網路來完成。人一個手就有20多個自由度，表面布滿了觸覺感測器。大腦其實消耗了很多能量在監控和控制著你的手。人類大腦會自動計算出怎樣握持杯子最穩，它連每個指頭該放的地方都規定的清清楚楚。

抓取某個物體聽起來簡單，人類甚至不用思考就能輕鬆完成，但對於機器人來說這一動作卻非常微妙且難以捉摸。機器進入我們生活已經幾個世紀了，但它們能做的工作較為有限。它們都被安置在固定地點，重複的做著各種機械的任務。不過，一旦出了工廠，在一些非結構化的環境中，如亂糟糟的房間和繁忙的倉庫，機器就會變得束手無策。

關於機器人抓取物品主要需要解決以下幾個問題：

1

發現物品

通常的做法是：單相機+物體識別技術，用通俗的說法，就是用一個（一般是裝在頭部）的攝像頭識別目標物體（或圖案），在已知目標物體的幾何信息的情況下，可以推算物體的位置。而在工廠中，如果物料的位置是固定的，比如從傳送帶送料過來，每次機械手都從同一位置取料，這是最簡單的抓取，用到最多的方法就是給機器人輸入物體所在的固定位置坐標，這對於工廠中基本可以滿足要求，但是，面對複雜環境中或突發情況時那麼這個方法顯然無法完成任務。

2

讓手臂到物體附近

對於機器人來說要做的工作主要是：首先是規劃路徑，簡單來說，就是確定機器人如何抬起手臂比較合理，對簡單的機械臂來說，求解很簡單，對多自由度的來說，這個裡面有個運動學逆解的問題。接下來就是按照規劃運動，對於絕大多數系統來說，這個過程在軌跡層面是開環的，沒有反饋，因為機器人關節內的閉環通常有足夠的經度。

3

開始抓取物體

機器人抓取物體中核心兩個問題：什麼時候開始合攏手指以及應該使用多大勁來抓取物體。一般情況下會讓機器人手掌張開，垂直的深入要抓取的位置，這個時候，視覺系統通常會被手掌遮擋無法看到高精度的情況，所以有些系統會使用接近開關或者測距感測器來輔助定位。當機器人手完全深入後，就可以合攏手指，抓取物體，對簡單任務來說，合攏的程度可以是固定的；對拿雞蛋這樣的問題，通常我們是使用手指上的壓力感測器來做力反饋的。

關於機器人抓取物體一個重要研究方向就是高度仿照人類的手指，進而達到像人類一樣進行抓取物體。想要擁有人手一樣的敏捷度，機器人還有許多機械和計算問題需要克服。人手非常複雜，它們是細胞級的精準進化產物，我們現在的工作只是低水平的模仿而已。

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