ロボット工学における物体把握の成功は、接触面の摩擦係数に大きく左右される重要な課題です。従来の把握品質指標は単一の確定的な摩擦係数を仮定しているため、実際の環境で摩擦値が変動する場合にどの程度の堅牢性を持つかを予測することができません。この問題に対応するため、研究者らはFIRMGraspと呼ばれる新しい把握品質指標族を開発しました。この手法は条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）というリスク測定手法に基づいており、摩擦の変動性を考慮した評価を実現しています。 FIRMGraspの特徴は、単一の摩擦値ではなく、摩擦分布の裾部分におけるリスク調整済み平均値を用いて力閉鎖の余裕度を評価する点です。これにより、リスク調整済み余裕度ε^(β)（リスク調整済みレンチ空間の内接球半径）が得られます。この指標は信頼度レベルβに関する単調性と把握パラメータに関する微分可能性を備え、ε^(β)が正の場合に確率βで力閉鎖を保証する確率的閉鎖証明書を提供します。 実験では、1,599個のLEAP HandおよびAllegro Handの把握データセットを用いて検証されました。従来のFerrari-Canny指標が高品質と評価した把握のうち、実に53%が摩擦変動の逆境条件下で力閉鎖を失うことが判明しました。一方、FIRMGraspはシェイク成功率で0.63、ピック成功率で0.78の正確な順序付けを達成し、従来の指標の0.53と0.67をはるかに上回ります。重力を有効にしたシミュレーション試験では、摩擦係数0.2の逆境条件下でFIRMGraspが認定した把握は横方向引張時に70%の成功率に達した一方、従来の指標が認定したが新手法が却下した把握はわずか25%にとどまりました。