動態(tài)抓取場景通常存在復雜的動態(tài)干擾：目標運動過程中可能被其他工件、傳送帶部件或機器人自身結構遮擋，靜態(tài)視覺因缺乏動態(tài)特征跟蹤能力，一旦目標被遮擋就會丟失目標，無法恢復對其運動狀態(tài)的感知；環(huán)境光照可能隨目標運動發(fā)生變化（如目標從陰影區(qū)域進入強光區(qū)域），靜態(tài)視覺的圖像預處理算法（如固定閾值分割、靜態(tài)白平衡）無法實時適配光照的動態(tài)變化，導致目標特征提取失??；同時，動態(tài)場景中的背景也可能處于運動狀態(tài)（如傳送帶滾動、周邊設備運轉），靜態(tài)視覺的背景建模算法基于靜態(tài)背景假設，無法有效區(qū)分目標與運動背景，容易將背景噪聲誤判為目標特征，或把目標特征淹沒在運動背景中，導致視覺定位偏差。而動態(tài)抓取要求視覺系統(tǒng)在復雜動態(tài)干擾下仍能穩(wěn)定輸出精準的目標信息，靜態(tài)視覺的環(huán)境適應性缺陷使其無法滿足這一要求。第四，靜態(tài)視覺與機器人運動控制的協(xié)同機制斷裂，無法實現(xiàn)“感知-決策-執(zhí)行”的動態(tài)閉環(huán)控制，而協(xié)同閉環(huán)是動態(tài)抓取的關鍵保障。靜態(tài)視覺與機器人的協(xié)同通常是開環(huán)模式：視覺系統(tǒng)獨立完成圖像采集與分析后，將目標位置信息一次性傳輸給機器人控制系統(tǒng)，之后便不再參與后續(xù)的控制過程；機器人基于這一靜態(tài)信息規(guī)劃固定的抓取軌跡，在執(zhí)行過程中無法根據(jù)目標的實時運動變化調(diào)整軌跡。而動態(tài)抓取過程中，目標的運動狀態(tài)可能因外力干擾（如傳送帶振動、工件碰撞）發(fā)生突發(fā)變化，需要視覺系統(tǒng)實時更新目標信息，并與機器人控制系統(tǒng)形成動態(tài)閉環(huán)——即視覺系統(tǒng)持續(xù)反饋目標狀態(tài)，機器人控制系統(tǒng)實時調(diào)整運動參數(shù)。靜態(tài)視覺的開環(huán)協(xié)同模式無法實現(xiàn)這一動態(tài)調(diào)整，導致機器人的抓取動作缺乏靈活性，即使目標運動狀態(tài)發(fā)生微小變化，也會導致抓取失敗。第五，靜態(tài)視覺缺乏對抓取過程的預判與容錯能力，無法應對動態(tài)抓取中的不確定性因素。動態(tài)抓取場景中存在大量不確定性：目標的運動軌跡可能因慣性、碰撞等因素發(fā)生偏移，抓取機構與目標的接觸力可能因目標姿態(tài)變化出現(xiàn)波動，這些不確定性要求視覺系統(tǒng)不僅能感知當前狀態(tài)，還能預判目標的后續(xù)運動趨勢，并為機器人提供容錯調(diào)整的依據(jù)。而靜態(tài)視覺的分析邏輯局限于當前采集的單幀或少數(shù)幾幀圖像，無法基于歷史運動數(shù)據(jù)預測目標的未來位置，也無法實時監(jiān)測抓取過程中的接觸狀態(tài)與姿態(tài)偏差；當出現(xiàn)目標運動偏移、抓取姿態(tài)不匹配等問題時，靜態(tài)視覺無法及時反饋相關信息，機器人無法進行容錯調(diào)整，只能按照預設動作執(zhí)行，最終導致抓取失敗。此外，靜態(tài)視覺的圖像采集與處理速度無法匹配高速動態(tài)抓取的需求，其硬件架構（如低幀率相機、普通處理器）與算法設計（如復雜的靜態(tài)特征匹配算法）導致整體響應延遲通常在幾十毫秒甚至上百毫秒，而高速動態(tài)抓取場景中（如抓取速度大于1m/s的工件），目標在幾十毫秒內(nèi)的位移可達厘米級，這一延遲已遠超抓取精度允許的范圍，必然導致抓取偏差。與之相比，動態(tài)視覺系統(tǒng)（如高速相機、視覺伺服系統(tǒng)）能實現(xiàn)百幀甚至千幀級的圖像采集頻率，結合實時處理算法與動態(tài)協(xié)同控制，才能適配高速動態(tài)抓取的需求。綜上所述，靜態(tài)視覺因時序同步缺失、運動狀態(tài)感知不足、環(huán)境適應性薄弱、協(xié)同機制斷裂、預判容錯能力匱乏等核心局限性，其“靜態(tài)感知-開環(huán)協(xié)同”的工作模式無法適配動態(tài)抓取“實時感知-動態(tài)協(xié)同-閉環(huán)控制”的核心需求，這也決定了靜態(tài)視覺難以應用于動態(tài)抓取場景，而動態(tài)視覺系統(tǒng)通過在時序同步、運動感知、協(xié)同控制等方面的技術突破，才能為動態(tài)抓取提供可靠的技術支撐。