为了在高移动性虚拟环境中实现柔软物体的高富度触觉渲染，我们提出了一种新颖的触觉显示dandeliontouch。一群无人机将触觉执行器传递给用户的指尖。 DandelionTouch的用户能够在不受设备工作区域限制的大空间中体验触觉反馈。重要的是，在与虚拟物体的长时间互动中，他们不会经历肌肉疲劳。手动跟踪和群控制算法允许用手动运动引导群，并避免在编队内部发生冲突。在这项研究中，研究了群体之间的阻抗连接的几种拓扑结构。该实验在实时在正方形轨迹上执行了一个遵循的实验，该实验表明，在恒星拓扑中连接的无人机执行了平均位置误差较低的轨迹（与其他阻抗拓扑相比，RMSE降低了20.6 \％与潜在的基于现场的群体控制相比，为40.9 \％。在所有具有阻抗行为的地层中，无人机的达到的速度比通过潜在场算法控制的群体高28％。此外，在与7名参与者的用户研究中评估了几种纤维骨架模式的感知。该研究表明，提议的时间延迟和频率调制的组合使用户可以同时成功识别VR中的表面特性和运动方向（平均识别率为70 \％，最大为93 \％）。 DandelionTouch建议在VR系统中提出一种新型的触觉反馈，无需手持或可穿戴界面。

该论文着重于无人机的异质群，以实现移动机器人上层的动态着陆。科学家尚未实现这项具有挑战性的任务。关键技术是，我们没有用计算机视觉来促进无人机群的每个代理，这大大增加了有效载荷并缩短飞行时间，而是建议在领导者无人机上仅安装一台摄像头。追随者无人机从无人机中接收命令，并保持无冲突的轨迹。实验结果表明，群体降落在静态移动平台上（4.48厘米的RMSE）上很高。 RMSE群落在移动平台上的降落，最大速度为1.0 m/s和1.5 m/s，分别为8.76厘米和8.98厘米。拟议的蜂群技术将允许蜂群的省时降落，以进一步充电。这将使可以在救援操作，检查和维护，自主仓库库存，货物交付等方面实现多代理机器人系统的自我维护操作。

机器人系统的远程操作用于精确而精致的物体抓握需要高保真的触觉反馈，以获取有关抓握的全面实时信息。在这种情况下，最常见的方法是使用动力学反馈。但是，单个接触点信息不足以检测软件的动态变化形状。本文提出了一个新型的远程触发系统，该系统可为用户的手提供动感和皮肤刺激，以通过灵敏地操纵可变形物体（即移液器）来实现准确的液体分配。实验结果表明，为用户提供多模式触觉反馈的建议方法大大提高了用远程移液器的剂量质量。与纯视觉反馈相比，当用户用多模式触觉界面与视觉反馈混合使用多模式触觉接口时，相对给药误差减少了66 \％，任务执行时间减少了18 \％。在CoVID-19，化学实验，有机材料和伸缩性的抗体测试期间，可以在精致的给药程序中实施该提出的技术。

移动机器人和无人机的异构团队在对环境的自主探索方面提供了可观的好处。然而，尽管广泛讨论了此类系统的联合勘探方案，但它们仍未对无人机对接过程中外部条件变化和群体断层的适应性低。当一个代理商失去其位置信号时，我们提出了一种基于视觉的无人机群对接系统，以在移动平台上稳健地着陆。拟议的蜂鹰系统依靠基于视觉的检测来进行移动平台跟踪和导航其代理。群的每架无人机都带有RGB摄像头和APRILTAG3 QR代码标记。 Swarmhawk可以在两种操作模式之间切换，在全球无人机本地化的情况下充当均匀的群，或者在一个无人机或全球本地化故障中出现相机故障的情况下，将领导者的无人机指向其邻居。进行了两项实验，以通过静态和移动平台在全球和本地定位下评估Swarmhawk的性能。实验结果表明，静态移动平台上的群体着陆任务具有足够的准确性（均匀地层的4.2 cm误差为4.2厘米，领导者 - 追随者形成中的1.9厘米）和移动平台（同质地层中的6.9厘米和4.7 cm的误差为6.9 cm，在4.7 cm中的误差领导者追随者组）。此外，无人机在领导者追随者组中沿着复杂的轨迹（平均误差为19.4 cm）移动的平台上显示出良好的降落。拟议的蜂鹰技术可以潜在地应用于各种群情景中，包括复杂的环境勘探，检查和无人机交付。

人类可以利用身体互动来教机器人武器。当人类的动力学通过示范引导机器人时，机器人学习了所需的任务。尽管先前的工作重点是机器人学习方式，但对于人类老师来说，了解其机器人正在学习的内容同样重要。视觉显示可以传达此信息；但是，我们假设仅视觉反馈就错过了人与机器人之间的物理联系。在本文中，我们介绍了一类新颖的软触觉显示器，这些显示器包裹在机器人臂上，添加信号而不会影响相互作用。我们首先设计一个气动驱动阵列，该阵列在安装方面保持灵活。然后，我们开发了这种包裹的触觉显示的单一和多维版本，并在心理物理测试和机器人学习过程中探索了人类对渲染信号的看法。我们最终发现，人们以11.4％的韦伯（Weber）分数准确区分单维反馈，并以94.5％的精度确定多维反馈。当物理教授机器人臂时，人类利用单维反馈来提供比视觉反馈更好的演示：我们包装的触觉显示会降低教学时间，同时提高演示质量。这种改进取决于包裹的触觉显示的位置和分布。您可以在此处查看我们的设备和实验的视频：https：//youtu.be/ypcmgeqsjdm

现代行业仍依靠手动制造业务，安全的人机互动现在是非常兴趣的。速度和分离监测（SSM）允许通过在机器人操作期间维持保护分离距离来实现紧密和高效的协作情景。本文侧重于一种新的方法来加强对机器人手段的触觉反馈来加强SSM安全要求。基于机器人和操作员的人的反应时间和瞬时速度，触觉刺激为机器人提供了危险运动和接近机器人的早期警告。进行初步实验以确定参与者在具有受控条件的协作环境中暴露于触觉刺激时的反应时间。在第二次实验中，我们将我们的方法评估为人工和Cobot进行协同行星齿轮组件的研究案例。结果表明，与仅在视觉反馈的操作员相比，施加的方法增加了机器人的末端效应器之间的平均最小距离，手中的末端效应器与44％增加了44％。此外，没有触觉支持的参与者已经失败了几次以维持保护性分离距离。

快速的空中抓握机器人可以导致许多应用程序，这些应用程序利用了快速，动态的拾取和放置对象。传统上用于空中操纵器中的刚性握手需要高精度和特定的物体几何形状才能成功抓握。我们提出了猛禽（Raptor），这是一个四轮摩托车平台，结合了自定义的鳍射线抓地力，以实现具有不同几何形状的物体的更灵活的抓握，利用软材料的特性来增加抓地力和物体之间的接触表面。为了减少通信延迟，我们提出了一种基于快速DDS（数据分配服务）的新的轻型中间件解决方案，作为ROS（机器人操作系统）的替代方案。我们表明，猛禽在现实环境中平均达到了83％的抓地力，用于四种不同的物体几何形状，同时在握把期间以1 m/s的平均速度移动。在高速设置中，与以前的作品相比，Raptor最多支持有效载荷的四倍。我们的结果突出了自动仓库中航空无人机的潜力以及其他在难以到达的地方运行时速度，迅速和鲁棒性至关重要的操作应用。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

在本文中，我们提出了一个框架，将避免避免和故意对机器人操纵器的物理相互作用的框架。随着人类和机器人开始在工作和家庭环境中共存，纯粹的碰撞避免不足，因为人机接触是不可避免的，在某些情况下，需要。我们的工作使操纵器能够预测，检测和采取联系。为此，我们通过速度降低和运动限制，我们允许从机器人的原始轨迹的有限偏差。然后，如果发生联系，机器人可以基于新颖的动态接触阈值算法检测它和操纵。这项工作的核心贡献是动态接触阈值处理，其允许具有车载接近传感器的机械手来跟踪附近的物体并在预期碰撞时减少接触力。我们的框架在物理人体机器人互动过程中引发自然行为。我们在使用法兰卡埃米瓦熊猫机器人手臂上评估我们的系统各种场景;统称，我们的结果表明，我们的贡献不仅能够避免并反应接触，而且还预计它。

This study proposes novel control methods that lower impact force by preemptive movement and smoothly transition to conventional contact impedance control. These suggested techniques are for force control-based robots and position/velocity control-based robots, respectively. Strong impact forces have a negative influence on multiple robotic tasks. Recently, preemptive impact reduction techniques that expand conventional contact impedance control by using proximity sensors have been examined. However, a seamless transition from impact reduction to contact impedance control has not yet been accomplished. The proposed methods utilize a serial combined impedance control framework to solve this problem. The preemptive impact reduction feature can be added to the already implemented impedance controller because the parameter design is divided into impact reduction and contact impedance control. There is no undesirable contact force during the transition. Furthermore, even though the preemptive impact reduction employs a crude optical proximity sensor, the influence of reflectance is minimized using a virtual viscous force. Analyses and real-world experiments confirm these benefits.

工业机器人的机器人编程方法是耗时的，并且通常需要运营商在机器人和编程中具有知识。为了降低与重新编程相关的成本，最近已经提出了使用增强现实的各种接口，为用户提供更直观的手段，可以实时控制机器人并在不必编码的情况下编程它们。但是，大多数解决方案都要求操作员接近真正的机器人的工作空间，这意味着由于安全危险而从生产线上移除它或关闭整个生产线。我们提出了一种新颖的增强现实界面，提供了用户能够建模工作空间的虚拟表示，该工作空间可以被保存和重复使用，以便编程新任务或调整旧任务，而无需与真正的机器人共同定位。与以前的接口类似，操作员随后可以通过操纵虚拟机器人来实时地控制机器人任务或控制机器人。我们评估所提出的界面与用户学习的直观和可用性，其中18名参与者为拆卸任务编写了一个机器人操纵器。

人类和机器人之间的物理互动可以帮助机器人学习执行复杂的任务。机器人臂通过观察人类在整个任务中指导它的方式来获得信息。虽然先前的作品专注于机器人如何学习，但它同样重要的是，这种学习对人类教师透明。显示机器人不确定性的视觉显示可能会传达此信息;然而，我们假设视觉反馈机制错过了人类和机器人之间的物理连接。在这项工作中，我们提出了一种柔软的触觉显示，它缠绕在机器人臂的表面并符合机器人臂的表面，在现有的触点点添加触觉信号，而不会显着影响相互作用。我们展示了软致动力如何产生突出的触觉信号，同时仍然允许在设备安装中的灵活性。使用心理物理学实验，我们表明用户可以准确地区分包裹展示的通胀水平，平均韦伯分数为11.4％。当我们在机器人操纵器的ARM周围放置包裹的显示器时，用户能够在样本机器人学习任务中解释和利用触觉信号，从而改善机器人需要更多培训的区域的识别，并使用户能够提供更好的演示。查看我们的设备和用户学习的视频：https://youtu.be/tx-2tqeb9nw

Grasping is an incredible ability of animals using their arms and limbs in their daily life. The human hand is an especially astonishing multi-fingered tool for precise grasping, which helped humans to develop the modern world. The implementation of the human grasp to virtual reality and telerobotics is always interesting and challenging at the same time. In this work, authors surveyed, studied, and analyzed the human hand-grasping behavior for the possibilities of haptic grasping in the virtual and remote environment. This work is focused on the motion and force analysis of fingers in human hand grasping scenarios and the paper describes the transition of the human hand grasping towards a tripod haptic grasp model for effective interaction in virtual reality.

由于事件的范围有限，在复杂且高度可变的环境中，避免路径计划和碰撞是具有挑战性的。在文献中，有多种基于模型和学习的方法需要有效地部署大量的计算资源，并且可能具有有限的一般性。我们提出了一种基于全球稳定的被动控制器的计划算法，该算法可以在挑战性的环境条件下使用有限的计算资源计划平滑轨迹。该体系结构将最近提出的分形阻抗控制器与有限时间不变性区域结合在一起。由于该方法基于阻抗控制器，因此它也可以直接用作力/扭矩控制器。我们在模拟中验证了我们的方法，以通过发放Via-toints的发行及其对低带宽反馈的稳健性来分析互动导航在挑战凹域中的能力。使用11个代理的群模拟验证了所提出方法的可扩展性。我们已经在自动式轮式平台上进行了硬件实验，以验证与动态剂（即人和机器人）相互作用的平滑度和稳健性。与依赖数字优化的其他方法相比，所提出的本地规划师的计算复杂性可以通过低功率微控制器的部署降低能源消耗。

对无人机航班自然用户界面（NUI）的研究注意力正在上升。然而，NUI是高度多样化的，主要通过不同的物理环境进行评估，从而导致这种解决方案之间难以兼容的性能。我们提出了一个虚拟环境，即Vrflightsim，从而实现了具有丰富无人机飞行详细信息的比较评估，以解决此问题。我们首先复制了最新的（SOTA）接口，并在虚拟环境中设计了两个任务（交叉和指向）。然后，两名与13名参与者的用户研究证明了VRFlightSIM的必要性，并进一步强调了开放数据界面设计的潜力。

Robotic teleoperation is a key technology for a wide variety of applications. It allows sending robots instead of humans in remote, possibly dangerous locations while still using the human brain with its enormous knowledge and creativity, especially for solving unexpected problems. A main challenge in teleoperation consists of providing enough feedback to the human operator for situation awareness and thus create full immersion, as well as offering the operator suitable control interfaces to achieve efficient and robust task fulfillment. We present a bimanual telemanipulation system consisting of an anthropomorphic avatar robot and an operator station providing force and haptic feedback to the human operator. The avatar arms are controlled in Cartesian space with a direct mapping of the operator movements. The measured forces and torques on the avatar side are haptically displayed to the operator. We developed a predictive avatar model for limit avoidance which runs on the operator side, ensuring low latency. The system was successfully evaluated during the ANA Avatar XPRIZE competition semifinals. In addition, we performed in lab experiments and carried out a small user study with mostly untrained operators.

本文提出了一种移动超级机器人方法，可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统，通过三个主要组件执行工业任务：i）物理界面，ii）人类机器人互动控制器和iii）超级机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN，由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man，由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面，通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令，该命令由每个系统的全身控制器生成。此外，提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究，以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外，我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果，以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。

可接受的是指对象允许的可能动作的感知。尽管其与人计算机相互作用有关，但没有现有理论解释了支撑无力形成的机制;也就是说，通过交互发现和适应的充分性。基于认知科学的加固学习理论，提出了一种综合性的无力形成理论。关键假设是用户学习在存在增强信号（成功/故障）时将有前途的电机动作与经验相关联。他们还学会分类行动（例如，“旋转”拨号），使他们能够命名和理由的能力。在遇到新颖的小部件时，他们概括这些行动的能力决定了他们感受到的能力。我们在虚拟机器人模型中实现了这个理论，它展示了在交互式小部件任务中的人性化适应性。虽然其预测与人类数据的趋势对齐，但人类能够更快地适应能力，表明存在额外机制。

将触觉反馈从指尖转移到手腕上的重新定位被认为是使与混合现实虚拟环境的触觉相互作用的一种方式，同时使手指免费完成其他任务。我们介绍了一对腕触觉触觉设备以及一个虚拟环境，以研究手指和触觉者之间的各种映射如何影响任务性能。腕部呈现的触觉反馈反映了由食指和拇指控制的虚拟物体和虚拟化头像之间发生的相互作用。我们进行了一项用户研究，比较了四个不同的手指触觉反馈映射和一个无反馈条件作为对照。我们评估了用户通过任务完成时间的指标，手指和虚拟立方体的路径长度以及在指尖处的正常和剪切力的大小来评估了用户执行简单的选择任务的能力。我们发现多次映射是有效的，并且当视觉提示受到限制时会产生更大的影响。我们讨论了方法的局限性，并描述了朝着腕部磨损设备进行多重自由度触觉渲染的下一步步骤，以改善虚拟环境中的任务性能。

当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。