一种基于协变哈密顿优化的智能抓取方法

本发明提供了一种基于协变哈密顿优化的智能抓取方法，所述方法包括：通过安装在机器人末端的RGB‑D相机获取目标物体的位置信息和姿态信息，基于协变哈密顿优化算法在机器人构型空间内优化抓取路径，构建优化目标函数，并基于梯度信息进行迭代求解，获得最优抓取路径；结合目标位置，优化机器人末端执行器的旋转矩阵，基于计算扭矩控制和阻抗控制策略，实现机器人在抓取过程中对位置和力的协同控制，实时调整机器人末端执行器的接触力和运动路径，确保抓取的稳定性和安全性。本发明通过结合协变哈密顿优化与李代数优化，实现机器人在复杂环境中的自主抓取，提高了路径规划的计算效率、抓取姿态的稳定性以及抓取过程的适应性。