SoftGraspNet：将形变感知神经感知与柔顺抓手控制结合，用于脆弱物体处理

SoftGraspNet解决了安全抓取耐受力低且不确定的脆弱物体的挑战。该系统通过从接触前的RGB D输入中预测物体的柔顺性和安全受力极限，将形变感知视觉感知与柔顺抓手控制结合起来，然后在抓取过程中利用高分辨率触觉反馈细化这些估计。柔顺感知模块提供空间柔顺性图和概率力包络线，这些信息通过贝叶斯力调节回路与实时触觉传感融合，以在接触过程中安全地调整抓握力。在多样的脆弱物体基准测试中，方法表现出可靠的抓取能力及低损伤率，展示了在统一的机器人操作框架中整合预期感知、触觉传感和不确定性感知控制的价值。