操作与抓取：让机器人可靠地改变物体状态
操作把感知、几何、接触、规划与控制汇合起来，使物体按照任务要求移动、转动、变形或装配。
从“手到位置”到“物体达到目标”
机械臂末端到达一个位姿，只是操作任务的中间条件。抓取成功还取决于手指接触位置、摩擦、物体质量、质心、夹爪结构和后续动作。操作任务的状态同时包含机器人 \(\mathbf q\) 与物体位姿 \(\mathbf T_o\)，接触建立或断开会改变系统约束，因此它本质上是混合系统。
末端执行器可以是平行夹爪、吸盘、磁吸、灵巧手或任务专用工具。平行夹爪简单可靠，适合尺寸范围明确的刚性物体；吸盘对平整、密封表面高效，遇到多孔、粗糙或泄漏材料会失效；灵巧手潜在动作丰富，但控制、耐久、标定和数据成本更高。专用工具常是量产项目的理性选择，因为它把算法难题转化为机械约束。
抓取几何、摩擦与力闭合
每个接触点能够施加的力受摩擦锥约束。把各接触力 \(\mathbf f_c\) 映射成作用于物体的合力与合力矩 \(\mathbf w\)，可写为
\(\mathbf G\) 是抓取矩阵。若在单边接触与摩擦限制内，接触力能够抵抗任意方向的小扰动物体力旋量，称为力闭合。对常见平行夹爪，两个接触点法线大致相对、连线穿过物体且摩擦足够时，构成近似对向抓取。
力闭合是理想刚体模型下的能力条件，不直接保证抓取稳定。手指定位误差、材料变形、摩擦系数未知、质心偏移和加速度都会影响结果。抓取质量指标可能衡量力旋量空间中最弱方向的余量，也可能直接衡量任务相关扰动，例如搬运杯子主要关心重力和加减速，而拧瓶盖还关心绕轴力矩。
抓取规划与运动规划耦合
视觉系统从点云或物体模型生成若干抓取候选，每个候选包含夹爪位姿、开口宽度、接近方向和评分。随后必须检查逆运动学、碰撞、预抓取路径、闭合过程与撤离路径。只在物体局部几何上评分，可能选出被货架挡住、机械臂够不到或抓后无法搬出的姿态。
更完整的评分可写为
\(g\) 是候选抓取；几何质量、可达性、碰撞余量、后续任务适配和感知不确定性共同决定总分。不同项尺度必须归一化，权重还要根据实际失败代价校准。若抓取失败主要发生在夹爪闭合阶段，继续优化机械臂路径得分不会解决问题。
接触丰富操作：推、插、拧和在手内调整
操作还包括没有预先稳定抓住物体的动作。推物可以改变物体位置，让后续抓取更容易；插入与装配需要沿接触约束寻找配合；灵巧操作通过手内接触变化改变物体姿态。此类任务的难点是接触模式多，摩擦不确定，微小几何误差会改变受力。
混合位置—力控制、阻抗控制、模型预测控制和学习策略都可参与。经典的“螺旋搜索”在检测接触后沿小范围轨迹寻找孔口，适合误差结构已知的装配；用力矩变化识别卡滞能提供恢复依据。学习策略可以从示范中获得复杂接触动作，但仍应受力、位姿和时间边界约束。
触觉与抓取确认
夹爪闭合到命令宽度不代表抓住物体。可用电机电流、夹爪实际宽度、指尖压力分布、腕部力/力矩和视觉共同判断。物体开始滑动时，触觉信号可能出现剪切变化或微振动；控制器可增加夹持力，但上限受物体脆弱程度约束。
可靠的抓取确认要贴近后续风险。若机器人只需在桌面上平移几厘米，低置信度也许可以接受；若要举过人群上方，则需更严格的冗余证据和机械防坠。系统应区分“空抓”“偏抓”“抓住但滑动”“物体被环境卡住”，对应的恢复动作不同。
把不确定性变成动作余量
物体位姿估计通常是一片概率区域。若沿夹爪闭合方向的位置不确定性较大，手指可能只夹到边缘；若沿接近方向深度不确定，末端可能提前碰撞。抓取规划应把不确定性的方向纳入选择：优先选择具有更大几何容差的接近方向，增加预抓取距离，在低速阶段重新观察，并让手指或导向结构吸收最后几毫米误差。
夹爪开口也需要余量。开口刚好等于估计物体宽度，任何尺寸误差都会碰偏；开得过大又可能撞到相邻物品。可以依据物体尺寸分布、定位协方差和货架间隙计算允许区间。对于易碎物体，夹持力上限来自材料；对于重物，下限来自摩擦与加速度。两者没有交集时，任务在当前工具下不可行，应换工具、改变姿态或降低搬运动力学要求。
机械设计能主动扩大容差。倒角让插销在小偏差下滑入孔口，漏斗形导向把二维定位误差转成受约束滑动，自适应手指能贴合尺寸变化，软吸盘能补偿轻微曲率。加入这些结构后仍需验证卡滞、磨损和清洁条件。把全部容差交给视觉，会要求持续维持高精度；合理工装能把系统成功率建立在更宽的误差范围内。
恢复动作要考虑物体状态是否已经改变。一次失败推抓可能让目标移动或把相邻物品挤倒，继续使用失败前的点云会造成连锁错误。机器人应退到可观察位置，重新感知并更新场景；夹爪内可能残留薄膜或碎片时，还要检查工具状态。恢复次数超过上限后，需要将现场图像、力曲线和失败阶段交给人工，避免无信息地重复同一动作。
工程例子：柔软水果的夹持窗口
夹持力太小会在搬运加速时滑落，太大会压伤水果。工程验证可先测不同成熟度样品的滑移下限与损伤上限，再限制搬运加速度，使所需摩擦力留在二者之间。触觉检测到滑移后增加夹持力的策略也受损伤上限约束；若窗口过窄，降低速度、增大接触面积或更换柔性指腹通常更有效。最终验收应检查搬运成功和隐藏损伤，外观完好不能覆盖内部压伤。
工程例子：仓储机器人抓起包装袋后中途掉落
视觉识别正确，吸盘也检测到瞬间负压，但包装袋表面褶皱使密封缓慢泄漏；机械臂快速加速时，惯性载荷超过剩余吸力。改进可以包括选择更平整吸附区域、使用柔性多吸盘、在抬升前保持短暂泄漏测试、限制搬运加速度，并在途中监测真空变化。
失败边界需量化：达到最低真空值只是建立接触条件，还要检查单位时间压力衰减；物体质量未知时，先做低高度试抬；掉落危险区不应经过人员。这个例子表明，抓取规划、末端硬件、运动轨迹和安全路径必须一起设计。