一种基于物理神经网络的机器人目标抓取方法与系统

本发明公开了一种基于物理神经网络的机器人目标抓取方法，包括如下步骤：S1、采集视觉、触觉与力数据，生成融合感知数据；S2、构建包含物理建模与神经网络模块的模型，输出物理状态特征；S3、输入融合感知数据与物理状态特征，生成抓取策略参数；S4、基于抓取误差构建联合损失函数，完成模型训练；S5、应用阶段实时生成抓取策略参数；S6、执行抓取动作并采集反馈数据；S7、反馈数据输入模型，迭代更新抓取策略直至稳定抓取。本发明融合物理建模与神经网络结构，提升了机器人抓取的稳定性与适应性。