本文介绍了一种基于物体为中心的增强学习方法，用于训练软机械手进行复杂操作。该方法通过新算法实现示范学习，成功应用于RBO Hand 2，完成开关阀门和抓取等任务。同时，研究探讨了安全强化学习框架和模块化机器人操控平台，解决了软体机器人操作中的技能学习和硬件耐用性问题。

本文介绍了一种基于物体为中心示范实现的软机械手训练方法，使用增强学习技术和新算法，在 RBO Hand 2 上应用后，取得了开/关阀门、滑珠和抓取等任务的良好表现。