Chi tiết: Tác giả xây dựng thuật toán lập kế hoạch cấu hình nắm bắt dựa trên phân tích hành vi nắm bắt của con người, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp lý thuyết tập thô để mô hình hóa dữ liệu. Sáu cấu hình nắm bắt được xác định cho bàn tay robot ba ngón dưới điều khiển, bao gồm các kiểu kẹp song song, bao quanh, và móc kéo. Các đặc điểm hình dạng và kích thước của vật thể được mã hóa thành dữ liệu đầu vào cho hệ thống điều khiển. Hệ thống điều khiển sử dụng phản hồi vị trí và lực để thực hiện nắm bắt chính xác. Mô phỏng và thực nghiệm được thực hiện để kiểm chứng tính khả thi và hiệu quả của phương pháp. Kết quả cho thấy bàn tay robot có thể thực hiện đa dạng nhiệm vụ nắm bắt trong đời sống với chi phí thấp và vận hành đơn giản.