软抓取是机器人研究领域的热点,它是集传感器、控制和人工智能等学科的综合类学科。软抓取策略研究成果国内外都很多,但是对于是否稳定抓取的判断,多是基于滑动状态检测,然而滑动状态信号不稳定且随机性很强,很容易引起误判,信号复杂,对信号的处理分析需大量复杂运算过程,导致实时性很差,软抓取效果不好。针对目前软抓取研究存在的这些问题,本文创造性地提出基于主动激励触觉传感器系统的软抓取策略。以抓取信号稳定连续为研究目的,依据声学共振谱原理,研制了主动激励触觉传感单元,该传感单元可主动产生触觉信号且信号连续不断,这点与传统的触觉传感器有本质区别。以信号实时采集和机械手控制为研究目的,本文设计了以Compact RIO为控制核心的主动激励触觉传感系统,以Lab VIEW为软件开发环境设计了FPGA、RT和PC三个层次程序。以软抓取策略为研究目的,对采集到的抓取过程的信号做了时域标准差分析,频域FFT分析,时频域小波包分析、EMD分析和HHT分析,通过这些分析发现基于主动激励触觉传感的抓取过程存在的规律,即抓前与抓紧两个状态系统较稳定,抓时系统最不稳定,以此提出了三种抓取策略:基于频带能量分析的软抓取策略;基于FFT频谱分析的软抓取策略;基于时域标准差分析的软抓取策略,这些抓取策略与传统抓取策略有本质区别,传统基于触觉传感信号的抓取策略主要关注滑动状态信号,依据滑动信号来确定是否加力,而本文基于自制的主动激励触觉信号的软抓取策略是根据两个稳定状态（抓前和抓紧）的变化趋势来判断是否需加力,系统是否稳定。通过实验结果可知,苹果、500g砝码和泡沫的抓取成功率达90%以上,生鸡蛋与熟鸡蛋抓取成功率也可达50%以上,实验验证了软抓取策略的可行性。本文还做了系统适应性实验,实验证明该系统进一步完善后可应用于实际生活生产中。