設計更智能的抓取策略以優化物品交接的姿勢和位置，可以考慮以下幾個方面：
物品特性分析：根據物品的形狀、重量和材質等特性，設計針對性的抓取策略。這可以通過機器學習算法來分析不同物品的抓取數據，從而生成最佳的抓取姿勢。
操作員需求預測：通過分析操作員的歷史行為和偏好，預測其未來的使用需求。例如，若操作員經常使用某種工具進行特定任務，系統可以自動調整物品的交接姿勢，以便於操作員的抓取和使用。
動作協調：在物品交接過程中，設計一個動作協調算法，使機器人能夠根據操作員的動作進行即時調整，確保交接過程的流暢性和自然性。這可以通過實時的力反饋和運動捕捉技術來實現。
模擬和優化：利用虛擬仿真技術，對不同的抓取策略進行模擬和測試，從而找到最佳的物品交接姿勢和位置。這不僅能提高交接的效率，還能減少操作員在抓取過程中的不適感。