机器人手参数（以 Allegro Hand 为例）

OpenClaw 是一个基于深度学习的机器人抓取生成框架，没有统一的“默认设置”，因为它通常需要根据具体的硬件、任务和环境进行配置,我可以为您整理常见的配置要点：

核心配置文件示例

硬件配置

dof: 16
joint_limits: [-0.5, 1.5]  # 弧度
max_grasp_force: 20.0  # N

感知参数

camera:
  type: "realsense"  # 或 "kinect", "zivid"
  resolution: [640, 480]
  depth_scale: 0.001
  intrinsics: [fx, fy, cx, cy]  # 相机内参

算法参数

# 常见的 OpenClaw 参数设置
grasp_sampler:
  num_samples: 1000      # 采样候选抓取数
  antipodal_threshold: 15.0  # 对跖阈值（度）
  friction_coefficient: 0.5  # 摩擦系数
grasp_evaluator:
  method: "gqcnn"        # 使用 GQ-CNN 网络
  model_path: "./models/gqcnn.pth"
  threshold: 0.5         # 抓取置信度阈值

控制参数

control:
  mode: "position"       # 或 "torque", "impedance"
  max_velocity: 0.5      # rad/s
  force_limit: 10.0      # N
  stiffness: [100, 100, 100, 50]  # 刚度系数

快速启动建议

1. 对于仿真环境（如 PyBullet）

   # 安装
   pip install openclaw

基本使用

python examples/grasp_generation.py \ --model gqcnn \ --camera realsense \ --visualize

2. **关键默认值**
- 抓取规划频率：10 Hz
- 点云降采样体素：0.005 m
- 工作空间范围：0.3×0.3×0.3 m³
- 最大规划时间：5.0 s
## 环境配置示例
```python
import openclaw
config = {
    'hand': {
        'name': 'shadow',
        'urdf': './urdf/shadow_hand.urdf',
        'tip_links': ['link1', 'link2', ...]
    },
    'grasping': {
        'metric': 'force_closure',
        'quality_threshold': 0.7,
        'max_iterations': 100
    },
    'visualization': {
        'enabled': True,
        'save_grasps': False
    }
}
claw = openclaw.OpenClaw(config)

注意事项

1. 校准：首次使用时需要执行手眼标定
2. 网络模型：需要下载预训练权重（GQ-CNN、Contact-GraspNet 等）
3. 实时性：在 Jetson 等边缘设备上可能需要降低点云分辨率

建议查看您使用的特定版本 OpenClaw 的文档和示例代码,因为不同分支可能有不同的默认配置。