这些图片，有全驱的机械手臂，也有欠驱动的机械手臂。
当叶修文等人，对机械手臂有一些初步的了解之后，‘夏娜多瓦’，这才继续说道“对于机械手臂，我想大家，已经有一定了解了。
那么接下来，我们就来说明一下，关于人手抓物体的原理是什么。
从生物角度去阐释，wiki是如下定义人手的手是人或其他灵长类动物臂前端的一部分，由五只手指以及手掌组成，主要是用来抓和握住东西，两个手相互对称，互为镜像。
人手实际上是一个极其灵巧而又复杂的人体器官。其躯干（lk）主要由指骨组成，包裹着躯干的就是分布着大量灵敏触觉神经的皮肤（sensor），当人手需要具体运动的时候，肌腱（tendon）就充当着传递动力的媒介，而在各个关节（jot）中大量分布的肌肉皮肤等，则很好扮演了顺从机构（pliantstructure）。
而在人的五个手指之中，当属大拇指最为特殊，首先它仅有两个指节（phanges）组成，而且是所有手指中最灵活，指尖（end-effector）工作空间（workspace）范围最广的手指，具体来说，其tacarpalsjot是一个球角（balljot）。
以上是，我所说的是，人手的“硬件”构成，咱们再来谈谈具体的控制。
实际上，正常人对自己手的控制都是看到了物体，司空见惯地就伸手去抓，其实当我们用当前的机器人学去剖析这一过程，实际上又是这样子的当我们想去伸手抓某个物体（ai做出决断），我们会大致看一下这个物体的位置（通过vision进行定位），而当我们去抓的时候，我们主要基于的是对我们指尖（end-effector）位置的路径规划（trajectorypnng），通过自己的手臂带动手掌去接近物体（aniputionprogress）。
在这一接近的过程中，我们的视觉一直再给我们做反馈（feedback），而当物体处于手掌的操作空间的时候，大脑会控制我们具体的手指进行抓握，而怎么去抓，则是基于我们大量的生活经验，去自动生成最优的适合物体轮廓的抓取方案（achelearngncept）。
而在具体手指的操作之中，我们还是基于手指指尖的轨迹规划去控制各个手指关节的运动（under-actuatedorfullyactuated?）。最终，皮肤上的触觉神经（tactilesensor）会给我们一个反馈，告诉我们是否抓取到了东西，凭借肌腱传递的接触力接触物体产生的静摩擦力，去对物体进行操作，而触觉神经会一直给我们物体形状、硬度甚至温度的反馈，借助大量的实际抓取经验，自动生成最优化，最稳定，最省力的抓取方案。
而上述这一大段控制的基本叙述，正常人类都能在1-2s内完成到最佳（比如说现在你去拿桌子上的手机，根本不需要思考去做规划，完全是直接伸手就拿）
所以，如果从当前水平的机器人的视角，来审视人类这样一个“躯体和系统”，简直高级的可怕。
最后，我们再来谈谈人手的具体功能。毫无疑问，具体的对物体的抓取，操作是人手的主要功能，所以自然而然也能想到手势（gesture）这样的功能。
而对于前者的功能，对其性能的描述无外乎以下两点灵巧（dextero）而又鲁棒（robtness）。
好的，现在回到这个问题的后半个机械手是怎么设计出来的。
设计机械手整体的思路还要回归于问题的前半个人手抓物体的原理是什么？具体而言，要根据人手抓物体的原理去设计能实现相应功能的硬件——即机械手。
说到这里，我想大家已经很清楚了。即便一个机械手，模仿人类的一个抓取动作，都这么复杂，那就由此可见，我们所面临的机器人，将有多么先进。
大家再看，我手中的机械手臂，便是副队，带回来的，”
‘夏娜多瓦’说罢，拿出了一个机械手臂，而且竟然还能动，与在座的各位招手！
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