在如今這個高度智能化的時代，無人機已經(jīng)在為我們記錄生活，自動駕駛汽車也早已開始上路測試，物流機器人正被廣泛推廣。不難發(fā)現(xiàn)，機器人與我們的生活聯(lián)系得越來越緊密。

　　然而，機器人產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展目前還沒能讓廣大民眾為之歡呼雀躍。對普通民眾而言，機器人的工業(yè)運用離他們太遙遠。他們可能也無法理解，在工業(yè)上被廣泛使用的機器人為何遲遲無法進入“尋常百姓家”？其實，由于工廠的環(huán)境相對單一，工業(yè)機器人只需要按照設定好的程序運行就能夠批量完成流水化作業(yè)。

　　車間中的工業(yè)機器人

　　但人類的世界紛繁復雜，這種非結構化環(huán)境給機器人高效運行帶來了極大的困難。真正能走進千家萬戶，給大家?guī)須g樂與便利的服務型機器人少之又少。拋開復雜程度較高的任務不說，僅僅是讓機器人給我們遞上一杯沏好的熱茶，讓我們能夠憑借指令“隔空取物”，就還有一些技術難點需要被攻克。

　　感知技術

　　為了讓機器人很好地完成取物任務，機器人需要有傳感器來確定物體的位姿。傳感器相當于機器人的眼睛，機器人通過傳感器可以實時獲取環(huán)境的RGBD信息。其中事先學習過的環(huán)境中物體可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡被識別，并獲得相應的空間位置。 但家庭場景十分復雜，又有各類紛繁的物體，在這樣的環(huán)境中機器人如何自動、準確地識別、分割并計算出目標物體的位置及形狀信息仍是一個難題。

　　抓取規(guī)劃

　　僅有一雙眼睛顯然還無法幫助我們實現(xiàn)“隔空取物”。家庭環(huán)境中物體多樣，為了適應這些不同種類、不同形狀的物體，機器人還需要一雙靈巧的機械手。在執(zhí)行抓取任務時，機器人的抓取規(guī)劃可以被分為手臂運動規(guī)劃和手部抓取規(guī)劃兩個部分。

　　手臂在運動時，需要通過外部傳感器將環(huán)境信息導入模擬環(huán)境用于避障，通過優(yōu)化運動路徑，確保手臂能夠安全、高效地運動到機器人抓取所需要到達的位姿。手的抓取姿態(tài)，可以借助GraspIt?。ㄓ糜跈C械手抓取的開源模擬軟件）等工具模擬生成，也可以通過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡生成。這些方式都需要保證生成的姿態(tài)能夠在理想情況下成功抓取。簡而言之，就是要讓機器人學會在識別出物體之后自己找到抓取物體的路徑，并調(diào)整到合適的手勢。可路徑、手勢選擇太多，怎樣才能執(zhí)行好任務，為此機器人也很糾結。