Kavrama, bir nesneyi yakalama ve tutma eylemidir. Bir robot için bu, karmaşık bir fiziksel etkileşimdir. Parmaklar nesneye temas etmeli, onu tutmak için yeterli kuvvet uygulamalı ve nesnenin deforme olmasına veya kaymasına neden olacak kadar fazla kuvvet uygulamamalıdır. Robot ayrıca kavrama işleminin ne zaman güvenli olduğunu da bilmelidir.

İnsanlar düşünmeden kavrar. Robotlar ise algılamak, planlamak ve kontrol etmek zorundadır. Görme duyusu nesneyi tanımlar. Kavrama planlaması temas noktalarını seçer. Tutucu kapanır. Kuvvet sensörleri teması algılar. Robot nesneyi kaldırır ve kayma olup olmadığını kontrol eder. Nesne hareket ederse, robot kendini ayarlar. İyi tasarlanmış bir sistemde tüm bunlar bir saniyeden kısa sürede gerçekleşir.

Zorlukları kavramak

• Nesnenin şekil ve boyut varyasyonu.
• Yüzey sürtünmesi ve ağırlık dağılımı.
• Tutucu sınırlamaları ve parmak geometrisi.
• Sensör gürültüsü ve kalibrasyonu.
• Temas anında gerçek zamanlı kontrol.

Kavrama araştırmaları, analitik modellerden veri odaklı yöntemlere doğru evrildi. Simüle edilmiş ve gerçek büyük kavrama veri kümeleri, sinir ağlarını görüntülerden başarılı kavramaları tahmin etmek üzere eğitiyor. Sonuçlar etkileyici ancak mükemmel değil. Şeffaf nesneler derinlik kameralarını yanıltıyor. Yansıtıcı yüzeyler gürültü yaratıyor. Yumuşak nesneler öngörülemeyen şekilde deforme oluyor. Laboratuvarda iyi kavrayan bir robot, dağınık bir depoda başarısız olabilir. En iyi sistemler, görme, dokunma ve kuvvet kontrolünü birleştiriyor ve başarısızlık olasılığını hesaba katıyor. Kavrama, manipülasyonun temelidir. Onsuz, bir robot sadece dünyaya bakabilir, onu değiştiremez.