话说当年斯坦福1980年前后做出第一个用于pick-and-place的机器人臂后（忘记名字了），只用了一个二指夹具（gripper），好像只有一个抓取木块并且堆积在一起的视频。如此同时，MIT Salisbury和人搞出了JPL 手，像下面的图片中，可以通过牛逼的代码能力（hacking）让三个手指转动这个长方体木块。

但是，hacking归hacking（这个词实在是不知道怎么翻译合适），还是有人提炼出了一个科学问题：给定一个已知或者未知物体，如何选择最优的抓取点，施加合适的力使得物体能够实现期望的行为？（见下图）。这些期望的行为，包括保持稳定，做一些动作，或者是任务。

从此，开启了grasping长达30年的灌水生涯，每次ICRA, IROS上（机器人主流会议）， 都有一个关于grasping的单独部分（session）。最开始这个领域一个主要方向是研究这个问题的数学形式，包括各种抓取约束与目标函数，涉及领域包含分析，规划与控制，见下图。 直到李泽湘教授的写了本集大成的机器人操作数学基础的教材，这类研究才慢慢不那么热。这一方向我自己一般叫他们数学分析派，目前还是十分活跃。也不知道是什么原因，很多中国学生在这个方向。


从另外一个方面，很多人也做了各种机器人手的硬件设计，试图从硬件上来结局这个问题。这个方向最开始是MIT的salisbury做，后来的Barrett hand。后来慢慢研究重镇转移到欧洲，DLR的刘宏老师做出了更灵巧的DLR hand，目前的版本也是越来越好。当然日本人如此同时也研究了几个灵巧手，包括Gifu hand。这些手的一个核心特点就是为了高大上的灵巧，不惜成本，从而导致每个手的价格都是十分高昂，远远高于机械臂的价格。Gifu hand的售价基本接近百万了。另外一个特点就是由于在很小的空间做了大量的复杂集成，整个系统通常不是很稳健，使用起来需要比较小心。

硬件的改进最近随着耶鲁的创意和比萨大学的转型，各种便宜的机械手开始出现，下面就是一个自由的3D打印手，但是意大利人还是将它卖出了六万元。这要是放在国内，也就是个玩具了。

硬件的升级带来了各种手上用的传感器的改进，手上的比较特殊的就是触觉传感器了。各种手指末端的触觉传感器和整个手掌上的触觉传感器（比如TexScan）也纷纷产生。这些传感器日本上还是很贵，但是一个难点就是传感器的模型很难建立，或者说触觉传感器不是很容易使用，到底该怎么使用触觉信息，现在还没有解决。


说了这么多研究方向的机器人抓取，在工业上，大部分的抓取操作还是通过了特殊的装备解决了，必须传送带等运动和分拣装置。即使要用到抓取，也通常是采用二指夹钳或者是吸盘。所以才有了第一段的那句IROS经典名言： Grasping is solved！这个事实其实让做grasping的人有点尴尬，因为通常大家会觉得这个研究没有什么实际的价值。不就是手过去合拢，然后拿物体走了。

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