长期以来，抓取一直被认为是机器人操作中一项重要而实际的任务。然而，实现对不同物体的稳健和有效的抓取具有挑战性，因为它涉及夹具设计、感知、控制和学习等。最近基于学习的方法在抓取各种新物体方面表现出优异的性能。然而，这些方法要么通常仅限于一种单一的抓取模式，要么需要更多的末端执行器来抓取各种物体。此外，末端手的设计和学习方法通常是单独开发的，这可能无法充分探索多模态抓取能力。 Hybrid Robo