1樓：森羅永珍
機械手抓取重點不光是抓得穩，更重要的是抓得準。抓取一定重量的工件先要注意不要超出機械手的有效載荷，再來就是爪子的設計是否合理，最後才到感測器。
超過有效載荷不一定抓不起來，但機械手本身的定位系統就要失效了，這樣的話抓成什麼樣誰都說不好。
爪子可以認為它就是夾具。最好使用四點包圍定位法，即四個夾角大於90度的剛性力夾緊定位。這種方法的缺點是抓取動作複雜，但不管是適應性穩定性還是定位精度都是最好的選擇，而且可以有效擺脫感測器輔助。
菜鳥工程師老是依賴應用平台的自動找準，但這種方法缺點很多。自動裝置是有一定的適應性，但大部分工程師都喜歡往邊界設計，這樣做就會使抓取失敗率明顯公升高，應該為自動糾錯留一定的空間。動態抓取定位技術都是工件定位空間越窄，定位效能越高，所以利用感測的策略演算法不提倡使用。
簡單來說不要想怎麼去抓，而是要想怎麼讓工件自己進去，學術上的解法用的耦合公式太複雜了，不適合教只適合自學。具體可參考鉗工的盲作法，當然這個現在會的人已經不多，大多都是大師了；另外也可參考傳統武術，裡面擒拿手法原理也是相似的。
最後不得已才使用到感測器，這種方法最好使用在無法預先定位和定型的實驗室一類，工業規模化生產不提倡。感測器技術從效能上還比不上協調使用的分撿與夾具體系，只不過分撿與夾具體系占用面積大以及實現的技術跨度大，一般中小企業都用不了而已。至於如何使用這個問題在我的經驗裡一般與精度沒多大關係，反而與感測器的結構原理關係重大，因為這特別有個有效性問題，簡單說就是感測器有訊號但這個訊號不一定可信。
因為這套東西搞起來太麻煩了，說實話我真沒怎麼用過，所以就不獻醜了。
2樓：
完成抓取這個動作主要分為識別和實施，識別這一項目前主流是視覺和觸覺。單從感測器的角度來說，對於主流任務精度是足夠的。所以抓取成功率主要是和物體的形狀材質等有關，特別不規則和透明的物體抓取成功率較低。
可以嘗試使用模具校正二次抓取，或者強行用機器學習訓練。
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