ग्रैस्प प्लानिंग वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा रोबोट यह तय करता है कि किसी वस्तु को कहाँ और कैसे पकड़ना है। इसमें वस्तु का आकार, वजन, सतह का घर्षण और कार्य को ध्यान में रखा जाता है। एक ऐसी ग्रैस्प जो किसी बक्से को उठाने में कारगर हो, वह किसी खूंटी को लगाने में विफल हो सकती है। प्लानर संपर्क बिंदुओं और उंगलियों की ऐसी स्थिति का चयन करता है जिससे वस्तु स्थिर बनी रहे।

शुरुआती दौर में पकड़ की योजना बनाने के लिए ज्यामितीय नियमों का इस्तेमाल किया जाता था। समानांतर सतहों को ढूँढ़ें और वहाँ उंगलियाँ रखें। यह सरल आकृतियों के लिए तो कारगर है, लेकिन जटिल वस्तुओं पर विफल हो जाता है। आधुनिक योजनाकार मशीन लर्निंग और सिमुलेशन का उपयोग करते हैं। वे हज़ारों संभावित पकड़ के तरीके तैयार करते हैं, उनका भौतिकी सिमुलेशन में परीक्षण करते हैं और सबसे अधिक सफलता की संभावना वाले तरीके को चुनते हैं। कुछ प्रणालियाँ मानव प्रदर्शन से सीखती हैं।

ग्रैस्प प्लानिंग में किन बातों का ध्यान रखा जाता है

• वस्तु की ज्यामिति और द्रव्यमान केंद्र।
• उंगलियों और वस्तु के बीच घर्षण।
• ग्रिपर की गतिकी और बल की सीमाएँ।
• कार्य की आवश्यकताएँ: उठाना, डालना, उड़ेलना, सौंपना।
• वस्तु के चारों ओर की बाधाएँ।

किसी वस्तु को पकड़ना कठिन होता है क्योंकि वास्तविक दुनिया अनिश्चित होती है। वस्तु अपेक्षा से अधिक भारी हो सकती है। सतह फिसलन भरी हो सकती है। उंगलियां फिसल सकती हैं। अच्छी पकड़ योजना में बल नियंत्रण और संपर्क के बाद समायोजन के लिए स्पर्शनीय प्रतिक्रिया शामिल होती है। यह विफलता की भी योजना बनाती है: यदि वस्तु फिसल जाती है, तो रोबोट उसे फिर से पकड़ लेता है। गोदामों में, पकड़ योजना रोबोटों को प्रत्येक वस्तु को सिखाए बिना लाखों अलग-अलग वस्तुओं को उठाने में सक्षम बनाती है। घरों में, यह रोबोटों को डिशवॉशर में बर्तन लोड करने में सक्षम बनाती है। यह वास्तव में उपयोगी सामान्य-उद्देश्यीय रोबोटों के विकास में प्रमुख बाधाओं में से एक है।