机械手作为机器人与周围环境交互的重要接口,一直是机器人领域研究的重点方向之一。近年来,软体机械手因具有良好的灵活性、环境适应性、人机交互性,被广泛应用到非结构化场景中。针对软体机械手在非结构化环境中无法建立精确的抓取模型问题,基于视觉识别信息和机械手触觉感知能力,开展软体机械手对未知物体操作方面的研究。（1）对驱动感知一体化软体机械手进行设计,基于机械手的包络抓取和指尖抓取方式的特点,设计合理的传感器布局方式。基于Yeoh模型,建立软体手指在自由状态下弯曲角度和充气压强的数学模型,并与有限元分析结果对比。通过有限元分析法,求得不同指尖负载和充气压力下,软体手指的弯曲角度。基于形状沉积制造工艺思想,设计出分布成型的浇铸模具,并完成软体机械手的制作。（2）对三维点云基本形体简化算法的基本原理进行分析,利用该算法对物体点云进行分割、简化,并拟合为与软体机械手抓取轮廓匹配的基本形体。通过试验测得机械手的最优抓取尺寸,根据该尺寸寻找最为合适的基本形体,获取最佳抓取位置。把三维点云基本形体简化算法与软体机械手操作结合,不仅发挥了该算法对未知物体形状的识别和简化拟合能力,同时软体机械手的柔顺性很好地包容了该算法存在的不精确性。（3）搭建软体机械手触觉感知的信息采集和无线传输系统,利用该系统的形状感知能力和力感知能力对操作进行优化,并对操作中的不稳定和失效现象建立反馈机制,提出一种基于视觉和触觉信息融合的软体机械手抓取策略。（4）基于UR机器人搭建软体机械手操作系统。通过试验对机械手的触觉感知特性进行分析,完成深度相机的内参标定和手眼标定。通过一系列对未知的物体的抓取实验,验证了该套操作系统的有效性和可行性。本文的研究内容为软体机械手对未知物体的操作提供了新思路,对推进软体机械手的实际应用有重要意义。