基于MANO手部姿态估计的灵巧手自主精准操作复杂物体的方法

本申请公开了一种基于MANO手部姿态估计的灵巧手自主精准操作复杂物体的方法，涉及机器人灵巧操作与物体交互技术领域，该方法包括：获取人类操作示范数据并提取三维手部位姿数据，准确表征手指弯曲与腕部姿态。通过融合手部状态、被操作对象状态及手‑物相对空间关系，区分单指按压、双指捏持等细粒度手形，提高动作识别准确性。基于训练动作语义识别模型输出当前的操作语义短语，并根据操作语义短语和左右手标识自动映射灵巧手指定位姿，降低编程规则成本；随后利用RGB相机识别视觉标记或可操作部件，计算目标点和预接近点，实现从视觉感知到动作空间目标的精准转换。最后结合运动学模型和逆运动学算法生成平滑关节轨迹，并同步控制机器人与灵巧手协同执行，提升了对按钮、旋钮、把手等复杂物体自主操作的自适应性、连贯性与执行效率。