就目前来说，国内外针对视觉抓取系统的研究方向主要有1）手眼标定方法2）特征提取算法3）与深度学习相结合的视觉抓取方法。手眼标定技术目前发展比较成熟，产生了深远的影响，比如早期Tsai-Lenz、Navy等手眼标定算法。YingWang等设计的清障机器人通过单双目结合组成混合视觉系统对目标物进行特征提取。在数据引导的方法下，SergryLevine将深度学习技术应用到机器人区分任务中，利用相机拍摄到的图像训练卷积神经网络来预测机械手在空间的运动，该方法能够有效并且实时控制机器人，成功掌握新的抓取目标，最后通过连续伺服矫正错误。而国内视觉抓取系统的研究偏向于几何引导的方法，王朋强将双目视觉系统和机械臂结合，实现了对目标的识别定位以及抓取。在国家的支持下，国内也已有许多家公司以及科研单位在机器视觉领域取得了一系列成果，逐步的将机器视觉技术引入到对机器人的控制当中。

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