预抓取姿态（Pre-grasp Pose）是机器人抓取操作中的一个关键概念，指机械臂在执行实际抓取动作前预先调整到的最佳准备姿态。这种姿态通过优化末端执行器的位置和朝向，为后续的抓取动作创造有利条件，确保抓取的稳定性与成功率。预抓取姿态的规划需要考虑目标物体的几何形状、抓取点的选择、环境障碍物以及机械臂的运动学限制等多方面因素。
在具身智能产品开发中，预抓取姿态的优化直接关系到机器人操作效率。通过结合计算机视觉与运动规划算法，系统可以实时计算出适应不同场景的预抓取姿态。例如在物流分拣场景中，合理的预抓取姿态能显著降低机械臂的调整时间，提升整体分拣速度。随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的预抓取姿态预测方法正在成为研究热点，这类方法能够从大量抓取示范中学习到更鲁棒的姿态生成策略。