人类不仅将机器人用作工具，而且还用作与人类的交互协助和合作，从而形成了人类机器人的互动。在这些相互作用中，反馈回路会导致不稳定的力相互作用，在这种情况下，力量升级使人类面临危险。先前的研究已经分析了自愿相互作用的稳定性，但在相互作用中忽略了非自愿行为。与先前的研究相反，本研究考虑了非自愿行为：人类的力量繁殖偏见是离散事件的人类机器人相互作用。我们基于数学偏见模型得出了渐近稳定性条件，发现偏差稳定了远离隐式平衡点的人类隐式平衡点，并破坏了该点附近的点。偏置模型，与隐式平衡点的相互作用的收敛性以及该点周围的差异通过使用三种不同的身体部位在三种相互作用下进行的行为实验来验证：手指，手腕和脚。我们的结果表明，人类与他们的非自愿行为暗中确保了自己与机器人之间的稳定和紧密的关系。

对控制框架的兴趣越来越大，能够将机器人从工业笼子转移到非结构化环境并与人类共存。尽管某些特定应用（例如，医学机器人技术）有了显着改善，但仍然需要一个一般控制框架来改善鲁棒性和运动动力学。被动控制者在这个方向上显示出令人鼓舞的结果。但是，他们通常依靠虚拟能源储罐，只要它们不耗尽能量，就可以保证被动性。在本文中，提出了一个分形吸引子来实施可变的阻抗控制器，该控制器可以保留不依赖能箱的无源性。控制器使用渐近稳定电位场在所需状态周围生成一个分形吸引子，从而使控制器稳健地对离散化和数值集成误差。结果证明它可以在相互作用过程中准确跟踪轨迹和最终效应力。因此，这些属性使控制器非常适合需要在最终效应器上进行鲁棒动态相互作用的应用。

人类的感知基于无意识的推论，其中感觉输入与先前的信息集成在一起。这种现象被称为上下文依赖性，有助于面对外部世界的不确定性，并在先前的经验上构建了预测。另一方面，人类的感知过程固有地是由社会互动塑造的。但是，上下文依赖性的机制如何影响到迄今为止未知。如果使用以前的经验 - 先验 - 在单个环境中是有益的，那么它可能代表了其他代理商可能没有相同先验的社会场景中的问题，从而在共享环境上造成了感知的错误。本研究解决了这个问题。我们研究了与人形机器人ICUB的互动环境中的上下文依赖性，该机器人是刺激示威者。参与者在两个条件下重现了机器人所示的长度：一个具有社交性的ICUB，另一个与ICUB充当机械臂。机器人的不同行为显着影响了感知的先验使用。此外，社会机器人通过提高准确性并减少参与者的总体感知错误，从而对感知性能产生积极影响。最后，观察到的现象是按照贝叶斯的方法加深和探索共同感知的新概念进行了建模的。

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

系列弹性执行器（SEA）具有固有的合规性，可为机器人提供安全的扭矩来源，这些源是与各种环境相互作用的机器人，包括人类。这些应用对海体扭矩控制器有很高的要求，扭矩响应以及与其环境的相互作用行为。为了区分现有技术的扭矩控制器，这项工作正在引入统一的理论和实验框架，其基于它们的扭矩传递行为，表观阻抗行为，特别是表观阻抗的钝化性，即它们的相互作用稳定性，也是如此作为对传感器噪声的敏感性。我们比较经典的海上控制方法，如级联PID控制器和全状态反馈控制器，使用干扰观察者，加速反馈和适应规则，具有先进的控制器。仿真和实验证明了稳定的相互作用，高带宽和低噪声水平之间的折衷。基于这些权衡，可以基于与各个环境的所需交互来设计和调整特定于应用程序特定控制器。

由于治疗益处和减轻劳动密集型工作的能力，在临床应用中使用康复机器人技术的重要性提高了。但是，他们的实际效用取决于适当的控制算法的部署，这些算法根据每个患者的需求来适应任务辅助的水平。通常，通过临床医生的手动调整来实现所需的个性化，这很麻烦且容易出错。在这项工作中，我们提出了一种新颖的在线学习控制体系结构，能够在运行时个性化控制力量。为此，我们通过以前看不见的预测和更新率来部署基于高斯流程的在线学习。最后，我们在一项实验用户研究中评估了我们的方法，在该研究中，学习控制器被证明可以提供个性化的控制，同时还获得了安全的相互作用力。

机器人辅助的微创手术（RMI）缺乏触觉反馈是在手术过程中安全组织处理的潜在障碍。贝叶斯建模理论表明，与没有经验的外科医生相比，在RMIS期间，具有开放或腹腔镜手术经验的外科医生可以发展为组织刚度的先验。为了测试先前的触觉经验是否导致远程操作的力估计能力提高，将33名参与者分配到三个训练条件之一：手动操纵，用力反馈的远程操作或无力反馈的远程操作，并学会了将硅胶样品张紧到一套力值。然后，他们被要求执行张力任务，以及先前未经触觉的任务，而无需反馈而在远程操作下进行不同的力量值。与远程操作组相比，手动组在训练的力量范围之外的张力任务中具有较高的力误差，但在低力水平下，在触诊任务中显示出更好的速度准确性功能。这表明训练方式的动力学会影响远程操作过程中的力估计能力，如果在与任务相同的动态下形成，则可以访问先前的触觉体验。

在各种条件下行走期间关节阻抗的知识与临床决策以及机器人步态培训师，腿部假体，腿矫形器和可穿戴外骨骼的发展相关。虽然步行过程中的脚踝阻抗已经通过实验评估，但尚未识别步行期间的膝盖和髋关节阻抗。在这里，我们开发并评估了下肢扰动器，以识别跑步机行走期间髋关节，膝关节和踝关节阻抗。下肢扰动器（Loper）由致动器组成，致动器通过杆连接到大腿。 Loper允许将力扰动施加到自由悬挂的腿上，同时站立在对侧腿上，带宽高达39Hz。在以最小的阻抗模式下行走时，Loper和大腿之间的相互作用力低（<5N），并且对行走图案的效果小于正常行走期间的对象内变异性。使用摆动腿动力学的非线性多体动力学模型，在摆动阶段在速度为0.5米/秒的速度的九个受试者期间估计臀部，膝关节和踝关节阻抗。所识别的模型能够预测实验反应，因为分别占髋部，膝关节和踝部的平均方差为99％，96％和77％。对受试者刚度的平均分别在34-66nm / rad，0-3.5nm / rad，0-3.5nm / rad和2.5-24nm / rad的三个时间点之间变化，分别用于臀部，膝部和踝关节。阻尼分别在1.9-4.6 nms / rad，0.02-0.14 nms / rad和0.2-2.4 nms / rad的0.02-0.14 nms / rad供应到0.2-2.4nms / rad。发达的洛普勒对不受干扰的行走模式具有可忽略的影响，并且允许在摆动阶段识别臀部，膝关节和踝关节阻抗。

本文描述了可以用于控制上限假体的人机界面的新框架。目的是从嘈杂的表面肌电图信号中估算人类的电动机意图，并在存在以前看不见的扰动的情况下，对假体（即机器人）执行电动机意图。该框架包括每个自由度的肌肉弯曲模型，一种学习用于估计用户电机意图的模型的参数值的方法，以及使用从肌肉模型获得的刚度和阻尼值来适应的可变阻抗控制器假体运动轨迹和动力学。我们使用人机界面的模拟版本在强大的人类的背景下进行实验评估我们的框架，以执行主要在手腕中攻击一种自由的任务，并以统一力场的形式考虑外部扰动这将手腕从目标上推开。我们证明我们的框架提供了所需的自适应性能，并且与数据驱动的基线相比，可以大大提高性能。

We introduce an imitation learning-based physical human-robot interaction algorithm capable of predicting appropriate robot responses in complex interactions involving a superposition of multiple interactions. Our proposed algorithm, Blending Bayesian Interaction Primitives (B-BIP) allows us to achieve responsive interactions in complex hugging scenarios, capable of reciprocating and adapting to a hugs motion and timing. We show that this algorithm is a generalization of prior work, for which the original formulation reduces to the particular case of a single interaction, and evaluate our method through both an extensive user study and empirical experiments. Our algorithm yields significantly better quantitative prediction error and more-favorable participant responses with respect to accuracy, responsiveness, and timing, when compared to existing state-of-the-art methods.

我们为频率域的弹性驱动（S（D）EA）建立了必要的条件，同时在速度产生的阻抗控制（VSIC）下呈现无效阻抗和理想弹簧。我们在闭环控制下引入了S（d）EA的被动物理当量，以帮助建立对被动性界限的直观理解，并突出不同植物参数和控制器增益对系统闭环性能的影响。通过被动物理当量，我们严格地比较了不同植物动力学（例如，SEA和SDEA）以及不同级联的控制器架构（例如P-P和P-PI）对系统性能的影响。我们表明，被动物理等效物为有效的阻抗分析建立了一种自然手段。我们提供了理论结果的实验验证，并评估了VSIC下的S（d）EA的触觉渲染性能。

在本文中，提出了针对动力学不确定性的机器人操纵器提出的人工延迟阻抗控制器。控制定律将超级扭曲算法（STA）类型的二阶切换控制器通过新颖的广义过滤跟踪误差（GFTE）统一延迟估计（TDE）框架。虽然时间延迟的估计框架可以通过估算不确定的机器人动力学和相互作用力来从状态和控制工作的近期数据中估算不确定的机器人动力学和相互作用力来准确建模机器人动力学，但外部循环中的第二阶切换控制法可以在时间延迟估计的情况下提供稳健性（TDE）由于操纵器动力学的近似而引起的误差。因此，拟议的控制定律试图在机器人最终效应变量之间建立所需的阻抗模型，即在存在不确定性的情况下，在遇到平滑接触力和自由运动期间的力和运动。使用拟议的控制器以及收敛分析的两个链接操纵器的仿真结果显示出验证命题。

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。

可穿戴机器人设备有可能协助和保护用户。为了设计智能头盔，本文研究了音频和视觉警告的有效性，以帮助参与者振作起来。一项用户研究检查了运行时对用户应用的不同警告和影响。从不同的方向应用了缩放到用户质量的扰动力，并测量用户位移以表征警告的有效性。这是使用适应于运动循环期间精确矩，向前，向后，右或左侧扰动力来向前，向后，右或左侧扰动力进行的踏板活动的活动风洞来完成的。本文介绍了该系统的概述，并展示了步态过程中精确发出一致警告和扰动的能力。用户研究结果突出了视觉和音频警告的有效性，以帮助用户振作起来，从而导致指南，从而为未来的人类机器人警告系统提供信息。

本文提出了一种新型的固定时间积分滑动模式控制器，以用于增强物理人类机器人协作。所提出的方法结合了遵守入学控制的外部力量和对整体滑动模式控制（ISMC）不确定性的高度鲁棒性的好处，从而使系统可以在不确定的环境中与人类伴侣合作。首先，在ISMC中应用固定时间滑动表面，以使系统的跟踪误差在固定时间内收敛，无论初始条件如何。然后，将固定的后台控制器（BSP）集成到ISMC中，作为标称控制器，以实现全局固定时间收敛。此外，为了克服奇异性问题，设计并集成到控制器中，这对于实际应用很有用。最后，提出的控制器已被验证，用于具有不确定性和外部力量的两连锁机器人操纵器。结果表明，在跟踪误差和收敛时间的意义上，所提出的控制器是优越的，同时，可以在共享工作区中遵守人类运动。

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.

在这项工作中，我们介绍了一个自适应控制框架，用于具有未知变形行为的对象的人类机器人协作运输。提出的框架将通过对象传输的触觉信息和从运动捕获系统获得的人体的运动学信息作为输入，以在移动协作机器人上创建反应性的全身运动。为了通过实验验证我们的框架，我们在部分可变形的对象的共同投资任务中将其性能与入学控制器进行了比较。我们还展示了框架的潜力，同时共同传输刚性（铝杆）和高度变形（绳索）对象。一个由Omni方向移动基础，协作机器人组和机器人手组成的移动操纵器被用作实验中的机器人合作伙伴。 12个受试者实验的定量和定性结果表明，所提出的框架可以有效地处理不明变形的对象，并为人类伴侣提供直观的援助。

为了在医疗和工业环境中广泛采用可穿戴机器人外骨骼，至关重要的是，它们可以适应性地支持大量运动。我们提出了一种新的人机界面，以同时在一系列“看不见的”步行条件和未用于建立控制界面的“看不见”步行条件和过渡期间同时驱动双侧踝部外骨骼。提出的方法使用人特异性的神经力学模型从测量的肌电图（EMG）和关节角度实时估算生物踝关节扭矩。基于干扰观察者的低级控制器将生物扭矩估计转换为外骨骼命令。我们称此“基于神经力学模型的控制”（NMBC）。 NMBC使六个人能够自愿控制六个步行条件下的双边踝部外骨骼，包括所有中间过渡，即两个步行速度，每个步行速度在三个地面高程中进行，不需要预先定义的扭矩轮廓，也不需要先验选择的神经肌肉肌肉反射规则，或国家机器在文献中很常见。在涉及月球漫步的灵活的运动任务上进行了一个单一的主题案例研究。 NMBC始终启用能够减少生物踝扭矩，以及与非辅助条件相比，在步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间以及步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间的八个踝部肌肉EMG。新型步行条件下的扭矩和EMG减少表明，外骨骼在操作员的神经肌肉系统控制的外观上进行了共生。这为系统地采用可穿戴机器人作为现场医疗和职业环境的一部分开辟了新的途径。

Taking advice from others requires confidence in their competence. This is important for interaction with peers, but also for collaboration with social robots and artificial agents. Nonetheless, we do not always have access to information about others' competence or performance. In these uncertain environments, do our prior beliefs about the nature and the competence of our interacting partners modulate our willingness to rely on their judgments? In a joint perceptual decision making task, participants made perceptual judgments and observed the simulated estimates of either a human participant, a social humanoid robot or a computer. Then they could modify their estimates based on this feedback. Results show participants' belief about the nature of their partner biased their compliance with its judgments: participants were more influenced by the social robot than human and computer partners. This difference emerged strongly at the very beginning of the task and decreased with repeated exposure to empirical feedback on the partner's responses, disclosing the role of prior beliefs in social influence under uncertainty. Furthermore, the results of our functional task suggest an important difference between human-human and human-robot interaction in the absence of overt socially relevant signal from the partner: the former is modulated by social normative mechanisms, whereas the latter is guided by purely informational mechanisms linked to the perceived competence of the partner.

在这项研究中，提出了一个自适应对象可变形性不足的人类机器人协作运输框架。提出的框架使通过对象传输的触觉信息与从运动捕获系统获得的人类运动信息结合在一起，以在移动协作机器人上产生反应性的全身运动。此外，它允许基于算法在共同转移过程中以直观而准确的方式旋转对象，该算法使用躯干和手动运动检测人旋转意图。首先，我们通过使用由Omni方向移动基础和协作机器人组组成的移动操纵器，通过对象变形范围的两个末端（即纯粹的铝制杆和高度变形绳）来验证框架。接下来，将其性能与12个受试者用户研究中部分可变形对象的共同携带任务中的录取控制器进行了比较。该实验的定量和定性结果表明，所提出的框架可以有效地处理物体的运输，而不管其可变形性如何，并为人类伴侣提供直观的援助。最后，我们在不同的情况下展示了我们的框架的潜力，在不同的情况下，人类和机器人使用可变形的床单共同传输了手工蛋白。