机器人自动抓取是指机器人或自动化系统使用感知和操作技术来收集物体或信息的过程。这种技术在各个领域都有应用，例如工业制造、物流仓储、农业、医疗等。

在工业制造中，机器人自动抓取可以用于自动化装配线上的零部件抓取和组装。通过使用视觉传感器和机械手臂，机器人可以准确地识别和抓取特定的物体，并进行精确的操作。

在物流仓储领域，机器人自动抓取可以用于自动化仓库管理和订单处理。机器人可以通过扫描和识别货物标签或二维码，自动抓取和放置货物，提高仓库的效率和准确性。

在农业领域，机器人自动抓取可以用于自动化农作物的收获和处理。通过使用视觉传感器和机械臂，机器人可以识别成熟的农作物，并进行自动化的采摘和分类，提高农作物的产量和质量。

在医疗领域，机器人自动抓取可以用于手术辅助和医疗器械的操作。机器人可以通过视觉传感器和精确控制的机械臂，进行微创手术和精细的操作，提高手术的精确性和安全性。

      机器人学习中的经典问题之一便是分拣：在一堆无序摆放的物品堆中，取出目标物品。在快递分拣员看来，这几乎是一个不需要思考的过程，但对于机械臂而言，这意味着复杂的矩阵计算。事实上，对于人类需要耗费大量时间的数理难题，用智能系统处理起来就显得十分容易，但在几乎不需要思考的情况下就能做出的分选动作，则是全世界机机器人研究zhuanjia关注的热点。

      首先，机械臂需要视觉伺服系统，来确定物体的位置，根据末端执行器（手）和视觉传感器（眼）的相对位置，可分为Eye-to-Hand和Eye-in-Hand两种系统。Eye-to-Hand的分离式分布，视野固定不变，如果相机的标定精度高的话，那么视觉定位于抓取的精度也越高。Eye-in-Hand则将机械臂与视觉传感器固定在一起，视野随机械臂的移动而改变，传感器越近时精度越高，但过于靠近时则可能使目标超出视野范围。精密的视觉系统与灵活机械臂的配合，才能完成一次完美的抓取，而这正是当前机器人操作中的中心难题，归纳起来就是这么一件事：找到合适的抓取点（或吸附点），抓住它。之后的转运执行，则属于运动规划的分支。