最近，针对各种实际应用，例如操纵学习，已经广泛探索了触觉手套。以前的手套设备具有不同的力驱动系统，例如形状记忆合金，伺服电动机和气动执行器；但是，这些提议的设备在快速运动，易于繁殖和安全问题方面可能难以置信。在这项研究中，我们提出了Magglove，这是一种具有线性电动机的可移动磁铁机制的新型触觉手套，以解决这些问题。拟议的Magglove设备是佩戴者手背面紧凑的系统，具有很高的响应性，易用性和良好的安全性。提出的设备是自适应的，随着电流流过线圈的大小的修饰。基于我们的评估研究，可以证实所提出的设备可以在给定任务中实现手指运动。因此，Magglove可以为操纵学习任务中的佩戴者学习水平提供量身定制的灵活支持。
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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.
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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。
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我们探索Calico是一种微型可重新定位的可穿戴系统，具有快速，精确的运动，用于体内相互作用，驱动和感应。印花布由两轮机器人和一条轨道机制或“铁路”组成，机器人在其上行驶。机器人具有独立的，尺寸很小，并且具有其他传感器扩展选项。轨道系统允许机器人沿着用户的身体移动并到达任何预定位置。它还包括旋转开关以启用复杂的路由选项，当提出发散轨道时。我们报告了印花布的设计和实施，并通过一系列的系统性能评估。然后，我们介绍一些应用程序方案和用户研究，以了解印花布作为舞蹈教练的潜力，并探索对我们情景的定性感知，以告知该领域未来的研究。
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反复出现或持续的尴尬身体姿势是与工作相关的肌肉骨骼疾病（MSD）发展最常见的危险因素之一。为了防止工人采用有害配置，也可以指导他们朝着更符合人体工程学的配置，可穿戴触觉设备可能是理想的解决方案。在本文中，在肢体姿势校正环境中评估了一个称为Ergotac的纤维ac式单元，称为袖口和称为袖口的滑动单元。使用定量与任务相关的指标和主观定量评估，比较了在十二个健康受试者中比较了他们提供单关节（肩膀或膝盖）和多关节（肩膀和膝盖）指导的能力。还建立了一个集成的环境，以简化参与传感器和反馈系统之间的沟通和数据共享。结果显示出两种设备的良好可接受性和直觉。 Ergotac似乎是肩膀的合适反馈装置，而袖口可能是膝盖的有效解决方案。这项比较研究虽然是初步的，但却是对两种设备进行有效全身姿势校正的潜在整合的促进，目的是开发反馈和辅助设备，以提高工人对危险工作条件的认识，从而防止MSD。
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平衡和步态障碍是跌倒的第二主要原因，随之而来的是伤害，据报道是世界各地的主要公共卫生问题。对于不需要机械支持的患者，纤维触及反馈界面已被证明是恢复平衡的成功方法。大多数现有策略评估躯干或头部倾斜，速度或足底力，仅限于立场的分析。另一方面，平衡控制的中心是需要将身体的压力中心（COP）保持在支撑多边形（SP）的可行限制，如站立或前进到新的SP（如步行中）。因此，本文提出了一项探索性研究，以研究是否可以在步行过程中使用速函反馈来领导人类警察。引入了Ergotac-belt纤维触觉设备，以指示用户在前后轴和中侧轴上的方向。这里采用了一种预期策略，以使用户有足够的时间对刺激做出反应。对十个健康受试者进行的实验证明了该设备沿预定义的参考路径指导用户的COP具有有希望的能力，其性能与视觉反馈相似。未来的发展将调查我们的战略和设备，以指导老年人或前庭障碍的人的警察，他们可能不知道或能够弄清楚安全且人体工程学的COP道路。
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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
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训练与人交往的机器人具有挑战性。直接让人们参与培训过程是昂贵的，这需要大量的数据样本。本文提出了解决此问题的另一种方法。我们提出了一个人类路径预测网络（HPPN），该网络基于连续的神经网络结构来基于连续机器人动作和人类响应生成用户的未来轨迹。随后，出现了一种基于进化 - 策略的机器人训练方法，仅使用使用HPPN生成的虚拟人类运动。证明我们提出的方法允许对视力受损的人进行机器人指南的样品培训。通过仅收集来自真实用户的1.5 K剧集，我们能够训练HPPN并生成训练机器人所需的100 k个虚拟剧集。训练有素的机器人精确地沿着目标路径蒙住眼睛。此外，使用虚拟情节，我们研究了一种新的奖励设计，该设计在机器人的指导中优先考虑人类的舒适性，而不会产生额外的费用。预计这种样品效率的训练方法将广泛适用于未来与人体互动的机器人。
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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。
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用单个机器人手抓住各种大小和形状的各种物体是一项挑战。为了解决这个问题，我们提出了一只名为“ F3手”的新机器人手，受人食指和拇指的复杂运动的启发。 F3手试图通过将平行运动手指和旋转运动手指与自适应功能结合在一起来实现复杂的人类样运动。为了确认我们的手的性能，我们将其附加到移动操纵器 - 丰田人支持机器人（HSR），并进行了掌握实验。在我们的结果中，我们表明它能够掌握所有YCB对象（总共82个），包括外径的垫圈小至6.4mm。我们还构建了一个用于直观操作的系统，并使用3D鼠标掌握了另外24个对象，包括小牙签和纸夹以及大型投手和饼干盒。即使在不精确的控制和位置偏移量下，F3手也能够在抓住98％的成功率方面取得成功率。此外，由于手指的适应性功能，我们展示了F3手的特征，这些特征促进了在理想的姿势中抓住诸如草莓之类的软物体。
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可以指导人们并避免各种障碍的四足动物指导机器人，有可能以相当低的成本拥有更多视力障碍的人拥有。在本文中，我们提出了一个具有基于舒适概念的新型指导机器人系统。我们设计了一个包含弹性绳索和细绳的皮带，并使用电动机调节绳子的长度以确保舒适度。我们使用基于力的人类运动模型来计划人类所经历的力量。之后，力的方向和大小分别由机器人的运动和电动机的旋转控制。这使得人类可以安全，更舒适地引导到复杂环境中的目标位置。该系统已部署在Unitree Laikago四倍平台上，并在现实情况下进行了验证。
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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
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天然用户界面正在上升。用于增强，虚拟和混合现实头架显示器的制造商正在越来越多地将新传感器整合到消费级产品中，从而允许没有其他硬件的手势识别。这为虚拟环境中的裸互动提供了新的可能性。这项工作提出了一种手势创作工具，用于特定对象的抓取手势，允许在现实世界中抓取虚拟对象。提出的解决方案使用模板匹配以进行手势识别，并且不需要技术知识来设计和创建定制的手势。在用户研究中，将提出的方法与捏合手势和控制虚拟对象的控制器进行了比较。根据准确性，任务完成时间，可用性和自然性比较不同的抓握技术。该研究表明，用所提出的方法创建的手势被用户视为比其他方法更自然的输入方式。
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遥操作平台通常要求用户位于固定位置，以便可视化和控制机器人的运动，因此不提供具有多种移动性的操作员。一个例子是现有的机器人手术解决方案，该解决方案要求外科医生远离患者，附着在其头部必须固定的控制台上，并且它们的臂只能在有限的空间中移动。这在正常手术中的医生和患者之间产生了障碍。为了解决这个问题，我们提出了一个移动电话专业解决方案，外科医生不再机械地限制在控制控制台上，并且能够使用配备有无线传感器的手臂来远优步到患者床边的机器人，并通过光学查看内窥镜视频 - 通过头戴式显示器（HMDS）。我们评估我们的用户交互方法的可行性和效率，与标准的手术机器人机械手相比，通过两个任务，具有不同水平的所需灵活性。结果表明，通过足够的训练，我们所提出的平台可以获得类似的效率，同时为操作员提供额外的移动性。
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由于钻孔对准的困难以及任务的固有不稳定性，在手动完成时，在弯曲的表面上钻一个孔很容易失败，可能会对工人造成伤害和疲劳。另一方面，在实际制造环境中充分自动化此类任务可能是不切实际的，因为到达装配线的零件可以具有各种复杂形状，在这些零件上不容易访问钻头位置，从而使自动化路径计划变得困难。在这项工作中，开发并部署了一个具有6个自由度的自适应入学控制器，并部署在Kuka LBR IIWA 7配件上，使操作员能够用一只手舒适地在机器人上安装在机器人上的钻头，并在弯曲的表面上开放孔，并在弯曲的表面上开放孔。通过AR界面提供的玉米饼和视觉指导的触觉指导。接收阻尼的实时适应性在自由空间中驱动机器人时，可以在确保钻孔过程中稳定时提供更高的透明度。用户将钻头足够靠近钻头目标并大致与所需的钻探角度对齐后，触觉指导模块首先对对齐进行微调，然后将用户运动仅限于钻孔轴，然后操作员仅将钻头推动钻头以最小的努力进入工件。进行了两组实验，以定量地研究触觉指导模块的潜在好处（实验I），以及根据参与者的主观意见（实验II），提出的用于实际制造环境的PHRI系统的实际价值。
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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。
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虚拟现实（VR）中的运动是VR应用的重要组成部分。许多科学家正在以不同的变化来丰富社区，从而在VR中进行运动。一些最有前途的方法是基于手势的，不需要其他手持硬件。最近的工作主要集中在不同的运动技术的用户偏好和性能上。这忽略了在探索新方法时用户经历的学习效果。在这项工作中，可以调查用户是否可以迅速适应VR中基于手势的运动系统。参与者实施和测试了四种不同的运动技术。本文的目的是双重的：首先，它旨在鼓励研究人员考虑他们的研究中的学习效果。其次，本研究旨在洞悉用户在基于手势的系统中的学习效果。
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远程运行是一种广泛采用的策略，用于控制需要高度灵巧运动和关键高级智力的复杂任务的机器人操纵器。经典的远程操作方案基于操纵杆的控制，或基于更直观的接口，这些界面将用户臂运动直接映射到一个机器人臂的运动中。当执行给定任务需要可重新配置的多个机器人ARM系统时，这些方法会限制。实际上，两个或多个机器人臂的同时进行近距离运行可以扩展操纵单元的工作空间，或增加其总有效载荷或提供其他优势。在可重新配置的多臂系统的不同阶段中，每个机器人可以充当独立的手臂，也可以充当一对合作的手臂，或者是虚拟大型机器人手的手指之一。该手稿提出了一个新型的远程注射框架，可以使个人和组合任何数量的机器人臂控制。多亏了设计的控制体系结构，人类操作员可以直观地选择提出的控制方式和操纵器，以使任务方便地通过用户界面执行。此外，通过Tele-Tele-Inverance范式，该系统可以通过让机器人模仿人类操作员的手臂阻抗和位置参考来解决需要物理互动的复杂任务。拟议的框架已通过8个主题，控制4个弗兰卡·埃米卡·熊猫机器人，并用7多杆执行远程触发任务。实验的定性结果向我们展示了我们框架的有希望的适用性。
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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。
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家庭中的移动操纵器可以为患有严重运动障碍的人提供越来越多的自治权，他们在没有照料者的帮助下通常无法完成日常生活（ADL）的活动。辅助移动操纵器的远距离运行可以使患有运动障碍的人能够独立执行自我保健和家庭任务，但是有限的运动功能会阻碍人们与机器人接触的能力。在这项工作中，我们介绍了一个独特的基于惯性的可穿戴辅助界面，该辅助界面嵌入了熟悉的头饰服装中，适用于具有严重运动障碍的人，可以通过移动操纵器进行远程处理和执行身体任务。我们评估了这种可穿戴的界面（n = 16）和有运动障碍的个体（n = 2），用于执行ADL和日常家庭任务。我们的结果表明，可穿戴界面使参与者能够完成错误率，高度可感知的易用性和低工作负载度量的身体任务。总体而言，这种基于惯性的可穿戴设备是一种新的辅助接口选项，可控制家庭中移动操纵器。
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