基于手势的界面通常用于实现更自然和直观的机器人遥气操作。然而，有时候，手势控制需要对用户造成显着疲劳的姿势或运动。在先前的用户学习中，我们证明了NA \“IVE用户可以在其武器展开时控制具有躯干运动的固定翼无人机。然而，这种姿势诱导了重要的手臂疲劳。在这项工作中，我们展示了一款被动臂支撑这补偿了手臂重量，平均扭矩误差小于0.005n / kg，超过0.005n / kg的受试者使用的运动范围的97％以上，因此平均降低肩部的肌肉疲劳。此外，这臂支持旨在将5百分位数的身体尺寸的用户融入第99百分位的男性。使用机械模型描述了臂支架的性能分析，并且其实现是用机械表征和用户学习验证的测量飞行性能，肩部肌肉活动和用户验收。
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