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，iki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（Link）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（Joint）中大量分布的肌肉皮肤等，则很好扮演了顺从机构（Compliant Structure）。
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（Phalanges）组成，而且是所有手指中最灵活，指尖（End-Effector）工作空间（ork Space）范围最广的手指，具体来说，其Metacarpals Joint是一个球角（Ball Joint）。
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（Trajectory Planning），通过自己的手臂带动手掌去接近物体（Manipulation Progress）。
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（Machine Learning Concept）。
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-Actuated or Fully Actuated ?）。最终，皮肤上的触觉神经
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