机器人抓取规划是指让机器人系统在复杂环境中自主决定如何抓取目标物体的技术过程。这一过程需要综合考虑物体的几何形状、物理特性、环境约束以及机器人自身的运动能力等因素，通过算法计算出最优的抓取位姿和运动轨迹。抓取规划的核心在于将感知数据转化为可执行的动作序列，确保机器人能够稳定、高效地完成抓取任务，同时避免与环境或其他物体发生碰撞。
在实际产品开发中，抓取规划技术直接影响着工业自动化、物流分拣、服务机器人等场景的落地效果。先进的抓取规划算法能够显著提升机器人在非结构化环境中的适应能力，例如处理形状各异的包裹或易变形的食品。目前该领域正朝着结合深度学习与强化学习的方向发展，使机器人能够通过经验积累不断优化抓取策略。对于AI产品经理而言，理解抓取规划的技术边界与应用场景，有助于更精准地定义产品需求与评估技术方案的可行性。