抓取規劃是指機器人決定抓取物體的位置和方式的過程。它會考慮物體的形狀、重量、表面摩擦力以及任務內容。例如，適合提起箱子的抓取方式可能不適用於插入插銷。規劃器會選擇適當的接觸點和手指位置，以保持物體的穩定性。
早期的抓握規劃採用幾何規則：找到平行面，將手指放在上面。這種方法對簡單形狀有效，但對複雜物體則失效。現代規劃器則利用機器學習和模擬技術。它們產生數千個候選抓握方案，在物理模擬環境中進行測試，並選擇成功機率最高的方案。有些系統也會從人類的演示中學習。
掌握規劃需要考慮哪些因素
- 物體幾何形狀和質心。
- 手指與物體之間的摩擦。
- 夾爪運動學和力限制。
- 任務要求：提起、插入、傾倒、交付。
- 物體周圍的障礙物。
抓取之所以困難，是因為現實世界充滿不確定性。物體可能比預想的更重，表面可能很滑，手指也可能打滑。良好的抓取規劃包括力控制和觸覺回饋，以便在接觸後進行調整。它也考慮到了失敗的情況：如果物體滑落，機器人會重新抓取。在倉庫中，抓取規劃使機器人能夠抓取數百萬種不同的物品，而無需逐一進行訓練。在家庭中，它使機器人能夠裝載洗碗機。它是通往真正實用通用機器人道路上的關鍵瓶頸之一。
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