受到深度神经网络（DNN）的显着学习和预测性能的启发，我们应用了一种特殊类型的DNN框架，称为模型驱动的深度展开神经网络，可重新配置智能表面（RIS） - 提出的毫米波（MMWAVE）单个-Input多输出（SIMO）系统。我们专注于上行链路级联信道估计，其中考虑了已知和固定基站组合和RIS相位控制矩阵用于收集观察。为了提高估计性能并降低训练开销，可以在深度展开方法中利用MMWave通道的固有通道稀疏性。验证所提出的深度展开网络架构可以优于最小二乘（LS）方法，其具有相对较小的训练开销和在线计算复杂性。
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在本文中，我们介绍了基于差异驱动器快照机器人和模拟的用户研究的基于倾斜的控制的实现，目的是将相同的功能带入真正的远程介绍机器人。参与者使用平衡板来控制机器人，并通过头部安装的显示器查看了虚拟环境。使用平衡板作为控制装置的主要动机源于虚拟现实（VR）疾病；即使是您自己的身体与屏幕上看到的动作相匹配的小动作也降低了视力和前庭器官之间的感觉冲突，这是大多数关于VR疾病发作的理论的核心。为了检验平衡委员会作为控制方法的假设比使用操纵杆要少可恶意，我们设计了一个用户研究（n = 32，15名女性），参与者在虚拟环境中驾驶模拟差异驱动器机器人， Nintendo Wii平衡板或操纵杆。但是，我们的预注册的主要假设不得到支持。操纵杆并没有使参与者引起更多的VR疾病，而委员会在统计学上的主观和客观性上都更加难以使用。分析开放式问题表明这些结果可能是有联系的，这意味着使用的困难似乎会影响疾病。即使在测试之前的无限训练时间也没有像熟悉的操纵杆那样容易使用。因此，使董事会更易于使用是启用其潜力的关键。我们为这个目标提供了一些可能性。
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本文考虑了使用户能够修改远程介绍机器人的路径的问题。该机器人能够自动导航到用户预定的目标，但是用户可能仍然希望修改路径，例如，远离其他人，或者更靠近她想在途中看到的地标。我们提出了人类影响的动态窗口方法（HI-DWA），这是一种基于动态窗口方法（DWA）的远程置换机器人的共享控制方法，该方法允许用户影响给予机器人的控制输入。为了验证所提出的方法，我们在虚拟现实（VR）中进行了用户研究（n = 32），以将HI-DWA与自主导航和手动控制之间的切换进行比较，以控制在虚拟环境中移动的模拟远程机器人。结果表明，用户使用HI-DWA控制器更快地实现了目标，并发现更容易使用。两种方法之间的偏好平均分配。定性分析表明，首选两种模式之间切换的参与者的主要原因是控制感。我们还分析了不同输入方法，操纵杆和手势，对偏好和感知工作量的影响。
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我们建议展开沉浸式远程呈现机器人的用户所经历的轮换，以改善用户的舒适度并减少VR疾病。通过沉浸式远程呈现，我们指的是移动机器人顶部的360 \ TextDegree〜相机的情况将视频和音频流入遥远用户遥远的远程用户佩戴的头戴式展示中。因此，它使得用户能够在机器人的位置处存在，通过转动头部并与机器人附近的人进行通信。通过展开相机框架的旋转，当机器人旋转时，用户的观点不会改变。用户只能通过在其本地设置中物理旋转来改变她的观点;由于没有相应的前庭刺激的视觉旋转是VR疾病的主要来源，预计用户的物理旋转将减少VR疾病。我们实现了展开遍历虚拟环境的模拟机器人的旋转，并将用户学习（n = 34）进行比较，将展开旋转与机器人转弯时的ViewPoint转向。我们的研究结果表明，用户发现更优选且舒适的展开转动，并降低了他们的VR疾病水平。我们还进一步提出了关于用户路径集成功能，观看方向和机器人速度和距离的主观观察到模拟人员和对象的结果。
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在本次调查中，我们介绍了执行需要不同于环境的操作任务的机器人的当前状态，使得机器人必须隐含地或明确地控制与环境的接触力来完成任务。机器人可以执行越来越多的人体操作任务，并且在1）主题上具有越来越多的出版物，其执行始终需要联系的任务，并且通过利用完美的任务来减轻环境来缓解不确定性信息，可以在没有联系的情况下进行。最近的趋势已经看到机器人在留下的人类留给人类，例如按摩，以及诸如PEG孔的经典任务中，对其他类似任务的概率更有效，更好的误差容忍以及更快的规划或学习任务。因此，在本调查中，我们涵盖了执行此类任务的机器人的当前阶段，从调查开始所有不同的联系方式机器人可以执行，观察这些任务是如何控制和表示的，并且最终呈现所需技能的学习和规划完成这些任务。
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