用于双臂操作的多指运动学模型

双臂操作需要机器人对难以准确检测的抓取力保持敏感。本文提出了一种用于增强双臂操作过程中抓取质量的 RL 框架。该框架基于手指构型及其反馈。随后，通过奖励机制评估抓取质量，以供机械手决定策略。在该框架中，有两种策略（同步策略和交错策略）用于操作物体。在本文中，物体相对于机器人的轮廓和质心是未知的。通过该 RL 框架，机器人能够感知手与物体的关系，进而优化手指构型。仿真和实验表明，该框架可以提高成功率和手指运动精度。