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并且在**后进行了抓取实验,传感器的性能较好,在迟滞性、重复性测试上都展示出较好的实验结果。同时所设计的灵巧手也展示出了较好的抓取性能,在稳固抓取和灵活抓取实验中均取得了较好的抓取结果。图5灵巧手结构示意图(每个手指指尖均配有阵列触觉传感器)及抓取实验韩国又松大学的研究者们赋予了灵巧手识别物体的形状和软硬度的能力[5]。将深度学习与计算机视觉相结合,可以正确预测物体的形状和质地,从而进一步提高机械手的性能。机械手指尖上的触觉传感器可以通过分析压力数据来预测被抓取物体的软硬度。根据物体的柔软度/硬度,可以很容易地对机械手进行编程,使其在不损坏脆弱柔软物体的情况下进行操作。并且通过在手指和手掌的不同位置放置一个阵列式传感器,可以预测更广义的抓取力,从而可以准确地预测物体的柔软度和硬度。图6机械手抓取实验平台3)灵巧操作研究进展耶鲁大学的研究团队制定了一个通用性的框架[6],用于进行手-物体的构型估计。通过对抓取约束的建模,提出了一种基于粒子滤波的手构型估计框架。具体地说,对于任意的抓握方式,首先对一组手的构型进行采样,然后随机地操纵手内的物体。使用外部摄像机观察物体的运动时。上海机器人行星减速电机有限公司