人的手抓握东西的原理是什么？以及机械手是如何创作出来的？
人的手是极其精巧和复杂的生物机械系统，其抓握能力是人类得以生存和发展的基础。其原理可以从多个层面来理解：
1. 骨骼与关节：坚固的框架与灵活的枢纽
骨骼系统: 人的手由27块骨骼组成，包括腕骨（8块）、掌骨（5块）和指骨（14块）。这些骨骼共同构成了一个坚固且具有一定弹性的框架，能够承受抓握时产生的力量。
腕骨: 形成腕关节，提供手腕的活动性，使手能够进行屈伸、桡偏尺偏等动作，从而调整手掌的角度以适应不同形状的物体。
掌骨: 连接腕骨和指骨，构成手掌，提供支撑和力量传递。
指骨: 构成手指，其相对较短的长度和多个关节赋予了手指极高的灵活性和精细的操作能力。每个手指（拇指除外）有3个指骨（近节指骨、中节指骨、远节指骨），由3个关节连接。
关节: 手部的关节是实现抓握动作的关键。
腕关节: 主要由桡腕关节和腕中关节组成，允许手腕进行多种方向的运动。
掌指关节 (MCP): 连接掌骨和近节指骨，允许手指进行屈伸和外展内收。
指间关节 (PIP) 和远指间关节 (DIP): 连接指骨之间，主要负责手指的屈伸，是完成精细抓握的关键。
籽骨 (Sesamoids): 在某些关节（如拇指的掌指关节）中，存在小骨头，可以增加肌腱的杠杆作用，增强力量。
关节的结构: 关节表面覆盖着光滑的软骨，减少摩擦。关节周围有韧带连接，提供稳定性和限制过度运动。关节囊内有滑液，起到润滑作用。
2. 肌肉与肌腱：动力源与传递系统
肌肉: 驱动手部动作的肌肉主要分为两类：
前臂肌群: 大部分手部动作的屈肌（弯曲）和伸肌（伸直）起源于前臂。这些肌肉通过长长的肌腱延伸到手部，通过拉动肌腱来驱动手指和手腕的运动。例如，屈指肌群位于前臂，负责弯曲手指，而伸指肌群也位于前臂。
手部内在肌群: 这些小肌肉位于手掌内部，直接连接于指骨。它们主要负责精细的运动，如对指动作（拇指与其他手指相对）、手指的侧向移动以及增强抓握的力量。
鱼际肌群 (Thenar muscles): 位于拇指根部，负责拇指的对指、外展等动作，是拇指抓握能力的关键。
小鱼际肌群 (Hypothenar muscles): 位于小指根部，负责小指的运动。
骨间肌群 (Interossei muscles): 位于掌骨之间，负责手指的内收外展，并参与手指的屈伸。
肌腱: 肌腱是连接肌肉和骨骼的坚韧结缔组织。它们如同“绳索”，将肌肉产生的力量传递到骨骼上，从而引起关节的运动。肌腱通常被腱鞘包裹，以减少摩擦，并可能含有滑液。
协同作用: 抓握动作并非单一肌肉或肌腱的工作，而是多个肌肉群和肌腱协同合作的结果。例如，一个稳定的抓握需要屈肌收缩以弯曲手指，伸肌在另一侧提供对抗力量以控制弯曲的速率和角度，同时手部内在肌群负责调整手指的对位和施加压力。
3. 神经系统：控制中心与感觉反馈
运动神经: 大脑发出信号，通过脊髓和周围神经传递到手部的肌肉，指令它们收缩或放松，从而产生抓握动作。
感觉神经: 手部富含触觉感受器（如触觉小体、梅克尔盘、帕奇尼小体等）和本体感受器（感受关节和肌肉的位置和运动）。这些感受器将信息反馈给大脑，让大脑了解物体的大小、形状、质地、温度，以及手指与物体接触的位置和压力。
反馈机制: 神经系统通过感觉反馈不断调整肌肉的收缩强度和手指的位置，以实现稳定且精确的抓握。例如，当你抓握一个易碎的物品时，即使你没有主动思考，你的手也会根据触觉反馈自动调整力度，避免将其捏碎。
4. 皮肤与软组织：触感与缓冲
皮肤: 手部的皮肤具有弹性和韧性，能够适应物体的形状。指尖的皮肤褶皱和纹理增加了摩擦力，有助于防止物体滑动。
软组织: 手掌和手指周围的脂肪和结缔组织提供了缓冲，保护骨骼和关节免受冲击，并在抓握时提供一定的填充和贴合度。
抓握的类型：
人的手可以执行多种不同类型的抓握，以适应不同任务的需求：
圆柱形抓握 (Cylindrical grip): 拇指与其他四指共同包围圆柱形物体，如杯子、棒球。
尖捏抓握 (Pinch grip): 拇指的指腹与一根或多根手指的指腹相对，用于抓握小物体，如针、硬币。
三指抓握 (Tripod grip): 拇指、食指和中指共同抓握物体，提供稳定性和精确度，如握笔。
钩形抓握 (Hook grip): 手指弯曲，拇指不参与，形成钩状，用于提拉或悬挂重物，如提购物袋。
指尖抓握 (Fingerpad grip): 仅使用指尖进行抓握，用于精细操作。
总而言之，人的手抓握东西的原理是骨骼作为支撑框架，关节提供活动性，肌肉通过肌腱传递力量，神经系统进行精确控制和感觉反馈，以及皮肤和软组织提供触感和缓冲的协同作用。这使得人手能够完成从粗重搬运到精细操作的广泛任务。
机械手是如何创作出来的？
机械手的创作是一个跨越多个学科的复杂过程，涉及机械工程、电子工程、计算机科学、材料科学、控制理论等多个领域。其核心目标是模仿或超越人类手的灵活性、力量、精确度和智能。机械手的创作可以分为以下几个关键阶段：
1. 概念设计与需求分析
明确应用场景: 首先需要确定机械手将被用于什么任务，例如工业生产线上的装配、医疗手术、太空探索、货物搬运、家庭服务等。不同的应用场景对机械手的性能（力量、速度、精度、灵活性）、成本、安全性等有不同的要求。
模仿或超越人类手: 设计者会研究人类手的结构和功能，从中汲取灵感。有些机械手旨在精确模仿人类手的运动方式和抓握能力，而有些则可能为了特定任务而设计出超越人类手的特性（如更大的力量、更高的速度、更小的体积）。
定义性能指标: 确定机械手需要达到的关键性能指标，例如最大负载能力、重复定位精度、操作速度、运动自由度（DOF）、抓握力范围等。
2. 机械结构设计
这是机械手“身体”的构建，是模仿人类手的骨骼、关节和肌肉的实现。
仿生设计 (Biomimetic Design):
多自由度 (Multiple Degrees of Freedom DOF): 模仿人类手腕和手指的灵活性，机械手通常设计有多个关节，每个关节允许沿特定轴进行旋转或平移。
手腕部分: 通常包含至少3个自由度（俯仰、偏航、翻滚），以允许手腕进行更灵活的运动。
手指部分: 每个手指可能拥有23个自由度（屈伸、内收外展），以适应不同形状的物体并实现精确对位。
仿生关节: 模仿人体的球窝关节、铰链关节等，使用高精度轴承、齿轮和传动机构来实现平稳的运动。
肌腱驱动 (Tendondriven actuation): 类似于人类的肌腱，许多先进的机械手使用电线或细绳作为“肌腱”，通过外部驱动器（如电机）拉动，从而驱动关节运动。这种设计可以使手指更轻巧，并允许驱动器集中放置，减轻手指本身的重量。
材料选择:
高强度轻质材料: 为了在保证足够力量和刚性的同时减轻重量，常选用铝合金、钛合金、碳纤维复合材料等。轻质化对于提高机械手的速度、降低能耗和增加承载能力至关重要。
耐磨材料: 对于关节和传动部件，需要使用耐磨材料以提高使用寿命。
末端执行器 (Endeffector) / 夹爪 (Gripper):
多功能性: 末端执行器是机械手的“手”，用于抓取、操作物体。可以设计成不同类型的夹爪，如：
指状夹爪: 最常见的类型，模仿人类手指，可以设计成两指、三指甚至更多指，以适应不同形状的物体。
吸盘夹爪: 利用真空吸力抓取光滑平坦的物体。
电磁夹爪: 用于吸附金属物体。
专用夹爪: 为特定任务设计的夹爪，例如焊接工具、螺丝刀等。
灵活性与适应性: 设计需要考虑夹爪如何适应不同大小、形状和质地的物体，提供足够的抓握力而不损坏物体。
3. 驱动与执行系统
这是机械手的“肌肉”，负责提供动力。
驱动器 (Actuators):
电机 (Motors): 最常用的驱动器类型，包括直流电机、交流电机、步进电机和伺服电机。伺服电机因其精确的位置和速度控制能力而被广泛使用。
液压/气压驱动: 对于需要极大力量的应用（如重型工业机械手），会使用液压或气压系统提供动力。
其他驱动器: 如形状记忆合金 (SMA)、压电陶瓷等新型驱动器，在特定情况下可能被使用。
传动系统 (Transmission Systems):
齿轮减速器 (Gearing): 将电机的低扭矩高转速转化为高扭矩低转速，以提供足够的抓握力。
丝杠/滚珠丝杠 (Lead Screws/Ball Screws): 将旋转运动转换为直线运动，用于驱动线性关节。
连杆机构 (Linkages): 将驱动器的运动转化为特定的关节运动。
液压/气压油缸/气缸 (Hydraulic/Pneumatic Cylinders): 将流体压力转化为直线运动。
4. 感知与传感系统
这是机械手的“感觉器官”，提供关于环境和自身状态的信息。
触觉传感器 (Tactile Sensors): 安装在手指和夹爪表面，用于感知物体的接触、压力分布、纹理和温度。这使得机械手能够实现“柔性抓握”和精细操作。
力/力矩传感器 (Force/Torque Sensors): 安装在关节或末端执行器处，测量施加在物体上的力或扭矩，用于控制抓握力、防止过载以及执行需要精确力反馈的任务。
视觉传感器 (Vision Sensors):
摄像头: 用于识别物体、定位、测量尺寸、检测缺陷等。
深度传感器/激光雷达: 用于获取场景的三维信息，帮助机械手进行路径规划和避障。
位置/编码器 (Encoders): 安装在电机轴上，用于精确测量关节的角度或位置。
惯性测量单元 (IMU): 提供关于机械手姿态和运动的信息。
5. 控制系统与人工智能
这是机械手的“大脑”，负责决策和协调。
运动控制器 (Motion Controllers): 接收传感器信息和预设指令，计算并输出控制信号给驱动器，以实现期望的运动轨迹和抓握力度。
嵌入式系统/微处理器: 运行控制算法，处理传感器数据，并与上位计算机通信。
路径规划算法: 规划机械手从起点到终点的无碰撞运动轨迹。
抓握策略算法: 根据感知到的物体信息，选择最佳的抓握方式和力度。
机器学习与深度学习:
强化学习 (Reinforcement Learning): 使机械手通过与环境的交互来学习最优的抓握策略或操作技能。
模仿学习 (Imitation Learning): 让机械手通过观察人类示范来学习操作。
计算机视觉与模式识别: 用于物体识别、姿态估计等。
人机交互接口: 允许操作员监控、控制和编程机械手。
6. 集成、测试与优化
系统集成: 将所有独立的机械、电子、传感器和软件组件集成在一起。
仿真测试: 在实际制造前，使用仿真软件对机械手的运动和控制进行测试和优化，可以大大缩短开发周期和降低成本。
实际测试: 在实验室或目标应用环境中进行严格的性能测试，包括负载测试、精度测试、耐久性测试等。
持续优化: 根据测试结果和实际运行反馈，对机械手的结构、驱动、传感器和控制算法进行迭代优化。
总结来说，创作一个机械手是一个循序渐进、多学科交叉的工程挑战。从最初的概念构思，到精密的机械结构设计，再到智能的控制算法开发，每一个环节都至关重要。随着传感器技术、驱动技术、材料科学和人工智能的不断进步，机械手的能力也日益强大，越来越接近甚至超越人类手的表现。
网友意见
以下的回答分为三个章节，1）如果仅仅是对机械手感兴趣，想要了解一些有趣的信息的话，看完第一个章节就可以了；2）第二个章节对于有理工科or机器人背景的同学会比较有趣和有用；3)而如果你是从事机械手硬件研发工作的科研人员，可以去看第三个章节。我留下了邮箱，可以一起进行交流讨论。
Section 1
耶鲁大学有一位研究人员花了大量的时间和精力，进行了如下图所示的一项挺有趣的实验：
对！没错，这位研究人员在进行大量的抓取实验，以探讨人类在面对不同物体的时候，所采用最频繁的抓取方式，以剖析最优的抓取方法。实际上，通过上图我想告诉大家的是：在日常生活中，人类在进行抓取的时候，是不需要经过大量的大脑思考的，它是一种自然的反应加上肌肉记忆，而这种反应和肌肉记忆实际上在我们的婴儿时期，通过大量的抓取练习，已经深深地印刻在了我们运动神经之中。
而如今，人类回过头再来研究这个问题，实际上就是想找到我们大脑中所“存储”的抓取方法，以控制机械手进行仿人的抓取动作。下面的话，给大家看看目前行业内比较有名的机械手，以图片的形式：
- UTAH/MIT Hand 全驱动机械手
- DLR Hand 全驱动机械手
- DEXMART Hand 全驱动机械手
- Ritsumeikan Hand 欠驱动机械手
- MANUS Hand 欠驱动机械手
- SDM Hand 欠驱动机械手
- Yale Hand 欠驱动机械手 (设计开源)
- PISA/IIT Hand 欠驱动机械手
- RTR2 Hand 欠驱动机械手
- Spring Hand 欠驱动机械手
- Barret Hand 欠驱动机械手 （商业产品）
- Columbia Hand 欠驱动机械手
- MARS Hand 欠驱动机械手 （NASA设计 应用于太空操作）
- SARAH Hand 欠驱动机械手
- Robotiq Hand 欠驱动机械手 （市面上性价比较高的商业产品）
看完如上所示的图片，大家可能会觉得：都是些什么奇形怪状的机械手！没错，机械手的设计、制造和控制是较为复杂的，实际上大量的机械手是完全达不到实际应用的水平。
Section 2
对于问题的前半个，关于人手抓物体的原理是什么，从生物角度去阐释，我是没有发言权的，可去看这个问题下李淼的专业回答。而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。其躯干主要由如图1所示的指骨组成，包裹着躯干的就是分布着大量灵敏触觉神经的皮肤，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，指尖工作空间范围最广的手指，具体来说，其Metacarpals Joint是一个空间结构很紧凑的球角（Ball/Spherical Joint）。
说完了人手的“硬件”构成，咱们再大致谈谈具体的控制。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，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（Tactile Sensor）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1-2秒内完成到最佳，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。不得不感叹，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。这里作者想分享一些有趣的想法： 人类这样一个高端的智能体，也许真的不是地球自然选择的成果，而是更加高等的文明所“设计&制造”出来的。因为我个人是做机器人行业的，我太难以想象，人类这样高水平的躯体，是怎样从自然进化而来的。
现在回到这个问题的后半个：机械手是怎么设计出来的（抱歉我把创作改成了设计）。这个问题应该算是作者比较擅长的，作者PhD阶段的第一篇PAPER（IROS 2017）就是关于欠驱动机械手的设计相关的。分为如下几个考虑步骤：
- Step 1
设计组成手指的躯干，也就是前面提到的Link或者是Phalanges。设计具体的Phalanges不是做拍脑袋设计，因为Phalanges具体的尺寸和形状是对机械手后续的抓取性能是有着直接的影响。并且要做整体通盘的考虑，因为后续的传动机构、传感器、关节、顺从机构都是和其挂钩的。简而言之，这是最难设计的，通盘考虑（可以考虑参考现有的Phalanges种类进行设计），贯穿始终（始终需要做相应的优化和修改）。
- Step 2
手指数量的选择和分布，这里需要告诉大家的是，至少有一半以上的机械手的手指数目都不是5个，而90%以上的机械手的大拇指分布都是区别于正常的人手的。因此，需要在一开始考虑：基于你想要达到的功能，确定机械手手指的数目（主流3,4,5）以及每根手指相应的位置排布。
- Step 3
确定传感器选用，目前主流的机械手有如下的传感器配置：
- None；
- 位置传感器；
- 触觉传感器，这里是指排布在手指指腹上测量压力的传感器；
- 力传感器，这里是指通过测量驱动电机电流来获得大致的抓取力；
- Step 4
确定驱动方式，即选择机械手的驱动方式为全驱动（Fully-Actuated）还是欠驱动（Under-Actuated），如果你不是相关专业的人员的话，这里需要简单解释一下这两个概念：
全驱动，即运动的自由度（Degree of Freedom, DoF）的数量等于驱动器的数量；
欠驱动：运动的自由度（Degree of Freedom, DoF）的数量大于驱动器的数量。
为什么要在这里引入这样的概念，实际是还是由于人手大量的关节数目决定的，按照一般的自由度计算方式，人手共有21个自由度，选择全驱动固然能够最大程度上还原人手的细节精确运动，但大量数目驱动器的排布带来的机械设计的复杂性和后期控制上的冗杂，使得大量的机械手向着欠驱动的方向发展。
- Step 5（如果选择欠驱动作为驱动方案）
确定驱动的数目及分布，Step 4中提及到人手有21个自由度，当你选择欠驱动（Q<21）的时候，你要考虑你到底需要多少自由度的驱动器（电机），我们称这个为Degree of Actuator (DoA)，主流的机械手的DoA数目为1、2、3、4这样的四种。而在确定了数量之后，你还需要考虑的是DoA的分配，及如何把驱动器（电机）和相应被驱动的手指关联起来。（比如，当你选择了采用3个驱动器，而你设计的机械手需要有5个手指，如何分配驱动器和手指的关系）。
- Step 6
传动方式的选择和设计，所谓的传动方式，即是在驱动器（电机）和手指指尖，你使用什么样的机械来传递动力。常见的有四连杆传动、齿轮传动、线传动（Tendon）等，线传动目前为主流，是因为其契合机械手结构的紧凑性能。
- Step 7
驱动器（电机）的选型，大部分机械手一般都采用以电机为驱动原理的驱动器，小部分也有以液压驱动或者气动的机械手。但是本着小型化、精巧化的设计，液压和气动都不是主流，毕竟无法解决需要相对笨重的液压泵或者气泵的弊端。电机根据需求自由选择种类，而其额定的输出力矩则要根据传动方式和手指额定的输出力来进行相应的计算确定。
- Step 8
顺从机构的设计，机械手的手指因为需要接触物体（有的时候形状对于机器人本身的系统是未知的）的缘故，顺从机构（Compliant Structure）的设计是必不可少的。主要体现在如下两个方向：
- 手指张开关闭的抓取方向，设置顺从机构以达到对传动机构的保护；
- 手指侧摆Roll方向（以手指张开闭合方向为Pitch）设置顺从机构，以起到对手指侧向撞击的保护。
- Step 9
整体机电系统的整合，当你完成以上1-8步的设计之后，你需要做一个整体的统筹，同时把相应的驱动电路(PCB)考虑进来，合理安排相应的排布和空间分配，整合系统。
Section 3
实际上，想要机械手实现人手的抓取功能，一个性能良好的硬件仅仅是基础，还需要具体的欠驱动或者全驱动机械手抓取的控制、规划和策略。作者仅仅知道皮毛，而这个也是另外的一个水很深的研究领域。
话说回来，光是机械手本身硬件的设计实际上就十分复杂，其难度完全不亚于设计机器人的单腿或者机械臂，有太多太多的经验、教训和细节在知乎上面都无法提及到。如果你需要从事机械手硬件的研究与开发的话，可以联系作者一起讨论： zeyu.ren@iit.it 如果需要相关的参考文献和设计手册的话，作者也可以推荐一些。
作者认为：设计一个良好性能的欠驱动机械手难度很大，需要大量的工程经验积累和硬件版本上的迭代，但是理论难以深度挖掘，作者的IROS文章虽然很幸运地中了，但是评委的Review的意见都是肯定了工程上的工作量，但对理论研究和贡献水平保持了非常critical的态度，一句话：如果是做机械手硬件设计方面的研究的话，发文章比较吃力。
最后，想和大家分享一下作者本人设计的三自由度非对称欠驱动机械手：（图片形式，Demo可参考https://www.youtube.com/watch?v=thQotLL9kaQ）
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