未來，將這種基於RGB影像的抓取方法擴展到其他類型的抓取器，如平行夾爪，具有很大的潛力。平行夾爪的設計使其能夠處理多種形狀和材質的物品，這與OptiGrasp的目標相符，即在多樣化的環境中實現穩定的抓取性能。
為了實現這一擴展，首先需要對模型進行調整，以適應平行夾爪的抓取特性。這可能涉及到對抓取姿勢的重新定義，因為平行夾爪的抓取方式與吸力抓取有所不同。此外，模型需要考慮到物品的幾何形狀和接觸點，以確保夾爪能夠有效地抓取物品。
在更複雜的環境中進行驗證時，可以利用模擬環境來測試不同的抓取策略，並收集數據以進行模型的進一步訓練。這樣的驗證過程不僅能夠提高模型的準確性，還能夠幫助識別在實際操作中可能出現的挑戰和限制。
總之，通過對模型的調整和擴展，未來可以實現基於RGB影像的抓取技術在各種抓取器和複雜環境中的應用，進一步提升機器人的抓取能力和靈活性。