一种基于扩散模型的细粒度接触表示的灵巧手抓取方法

本发明公开了一种基于扩散模型的细粒度接触表示的灵巧手抓取方法，具体涉及机器人技术领域，包括以下步骤：构建“接触图生成—接触矩阵预测—抓握姿态生成”三阶段框架，设计基于扩散模型的分指接触图生成模型，从物体点云预测各指尖接触区域与方向，生成细粒度接触矩阵图；使用方向一致性优化算法，融合物理约束与接触图，确保手指施力方向与物体表面法线匹配；通过多任务学习等方式解决分指接触精确性问题，在Shadow Hand等平台进行物理机器人实验验证实际抓取效果，为每个手指生成独立接触概率矩阵图、生成的接触概率矩阵图融合了抓取物体的方向；采用分层优化策略、强化学习辅助优化和轻量化模型构建，提升动态接触优化效率。