在机器人手的设计阶段，如果不定义具体的操作对象或任务，很难定量评估指骨长度比例对灵巧度的影响。因此，本研究旨在解决如何基于运动学结构，通过潜在灵巧度来优化五指机器人手的指骨长度比例的问题。
论文提出一个优化框架，其核心方法包括：
- 使用全局可操作性、工作空间体积、重叠工作空间体积和指尖灵敏度作为评估指标。
- 在给定约束下，通过加权目标函数识别最优设计配置。
- 采用基于体素(voxel-based)的表示方法离散化可达工作空间，并以均匀间隔离散化关节运动进行评估。
- 对拇指和其他手指的设计集分别进行优化，并排除无法生成重叠工作空间的设计组合。
论文的核心创新点在于：
- 提出了一个不依赖于特定任务或对象的、基于潜在灵巧度(potential dexterity)的指骨长度比例优化框架，这在机器人手运动学设计中是一种新颖的系统性方法。
- 揭示了各指骨对整体灵巧度的贡献并不均等，并识别了影响每个指骨的具体因素。
- 发现了由于设计空间中评估指标的非均匀分布，权重系数的选择并不必然导致单个性能指标的直接最大化，这为理解设计权衡提供了新见解。
论文对该领域的总体贡献是：
- 提供了一个系统性的框架，用于分析可达性(reachability)、灵巧度(dexterity)和可控性(controllability)之间的权衡关系。
- 为多指机器人手的运动学设计提供了实用的指导原则，有助于在早期设计阶段进行定量优化。
- 通过具体的优化结果和发现，深化了对指骨长度比例如何影响机器人手整体性能的理解。