手腕驱动的矫形器设计用于帮助脊髓损伤的人，然而，这种控制策略所施加的运动限制可以阻碍移动性并导致身体运动异常。本研究表征了使用新型尼古斯掌握器，一种适配器矫正器的身体补偿，允许对未受害手动功能进行对象掌握的掌握。受试者执行一系列掌握和释放任务，以比较正常（测试控制）和约束的腕驱动模式，显示出由于约束而显示的显着补偿。电动机增强模式也与传统的手推车运作进行比较，以探讨混合人体机器人控制的潜在作用。我们发现被动手推车和电机增强模式都满足了在测试的各种任务中实现了不同的角色。因此，我们得出结论，一种灵活的控制方案，可以基于手头的任务改变干预的措施具有减少未来工作补偿的可能性。
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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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我们提出了一个本体感受的远程操作系统，该系统使用反身握把算法来增强拾取任务的速度和稳健性。该系统由两个使用准直接驱动驱动的操纵器组成，以提供高度透明的力反馈。末端效应器具有双峰力传感器，可测量3轴力信息和2维接触位置。此信息用于防滑和重新磨碎反射。当用户与所需对象接触时，重新抓紧反射将抓地力的手指与对象上的抗肌点对齐，以最大程度地提高抓握稳定性。反射仅需150毫秒即可纠正用户选择的不准确的grasps，因此用户的运动仅受到Re-Grasp的执行的最小干扰。一旦建立了抗焦点接触，抗滑动反射将确保抓地力施加足够的正常力来防止物体从抓地力中滑出。本体感受器的操纵器和反射抓握的结合使用户可以高速完成远程操作的任务。
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意识到高性能软机器人抓手是具有挑战性的，因为软执行器和人造肌肉的固有局限性。尽管现有的软机器人抓手表现出可接受的性能，但他们的设计和制造仍然是一个空旷的问题。本文探索了扭曲的弦乐执行器（TSA），以驱动软机器人抓手。 TSA已被广泛用于众多机器人应用中，但它们包含在软机器人中是有限的。提议的抓手设计灵感来自人类手，四个手指和拇指。通过使用拮抗剂TSA，在手指中实现了可调刚度。手指的弯曲角度，驱动速度，阻塞力输出和刚度调整是实验表征的。抓手能够在Kapandji测试中获得6分，并且还可以达到33个Feix Grasp Grasp分类法中的31个。一项比较研究表明，与其他类似抓手相比，提出的抓手表现出等效或卓越的性能。
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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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本文介绍了BRL/PISA/IIT（BPI）SOFTHAND：单个执行器驱动的，低成本，3D打印，肌腱驱动的机器人手，可用于执行一系列掌握任务。基于PISA/IIT SOFTHAND的自适应协同作用，我们设计了一种新的关节系统和肌腱路由，以促进软化和适应性的协同作用，这有助于我们平衡手的耐用性，负担能力和握住手的性能。这项工作的重点在于该杂种的设计，仿真，协同作用和抓握测试。新颖的小块是根据连锁，齿轮对和几何约束机制设计和印刷的，可以应用于大多数肌腱驱动的机器人手。我们表明，机器人手可以成功地掌握和提起各种目标对象并适应复杂的几何形状，从而反映了软化和适应性协同的成功采用。我们打算为手的设计开放源，以便可以在家用3D打印机上廉价地构建。有关更多详细信息：https：//sites.google.com/view/bpi-softhandtactile-group-bri/brlpisaiit-softhand-design
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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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共享控制可以通过协助执行用户意图来帮助进行远程处理的对象操纵。为此，需要稳健和及时的意图估计，这取决于行为观察。在这里，提出了意图估计框架，该框架使用自然目光和运动功能来预测当前的动作和目标对象。该系统在模拟环境中进行了训练和测试，并在相对混乱的场景中和双手中产生的拾音器和放置序列，另一方面可能是手动。验证是在不同的用户和手中进行的，实现了预测的准确性和优势。对单个特征的预测能力的分析表明，在当前动作的早期识别中，抓握触发器和目光的凝视特征的优势。在当前的框架中，可以将相同的概率模型用于并行和独立工作的两只手，而提出了基于规则的模型来识别所得的双人动作。最后，讨论了这种方法对更复杂，全行为操纵的局限性和观点。
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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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肌电图（EMG）数据已被广泛采用作为指导人类机器人协作的直观界面。实时检测人类掌握意图的主要挑战是从手动运动中识别动态EMG。先前的研究主要实施了稳态EMG分类，并在动态情况下具有少量的掌握模式，这些模式不足以产生有关实践中肌肉活动变化的差异化控制。为了更好地检测动态运动，可以将更多的EMG变异性集成到模型中。但是，只有有限的研究集中于这种动态抓紧运动的检测，而对非静态EMG分类的大多数现有评估要么需要监督运动状态的地面真相，要么仅包含有限的运动学变化。在这项研究中，我们提出了一个将动态EMG信号分类为手势的框架，并使用一种无监督的方法来检查不同运动阶段的影响，以细分和标记动作转变。我们从大型手势词汇中收集和利用了具有多种动态动作的大型手势词汇的数据，以基于掌握动作的常见序列编码从一个抓握意图到另一个掌握的过渡。随后根据动态EMG信号构建了用于识别手势标签的分类器，不需要对运动运动的监督注释。最后，我们使用来自不同运动阶段的EMG数据评估了多种培训策略的性能，并探讨了每个阶段揭示的信息。所有实验均以实时样式进行评估，并随着时间的推移的性能过渡。
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本文对人机对象切换的文献进行了调查。切换是一种协作的关节动作，其中代理人，给予者，给予对象给另一代理，接收器。当接收器首先与给予者持有的对象并结束时，当给予者完全将物体释放到接收器时，物理交换开始。然而，重要的认知和物理过程在物理交换之前开始，包括在交换的位置和时间内启动隐含协议。从这个角度来看，我们将审核构成了上述事件界定的两个主要阶段：1）预切换阶段和2）物理交流。我们专注于两位演员（Giver和Receiver）的分析，并报告机器人推动者（机器人到人类切换）和机器人接收器（人到机器人切换）的状态。我们举报了常用于评估互动的全面的定性和定量度量列表。虽然将我们的认知水平（例如，预测，感知，运动规划，学习）和物理水平（例如，运动，抓握，抓取释放）的审查重点，但我们简要讨论了安全的概念，社会背景，和人体工程学。我们将在人对人物助手中显示的行为与机器人助手的最新进行比较，并确定机器人助剂的主要改善领域，以达到与人类相互作用相当的性能。最后，我们提出了一种应使用的最小度量标准，以便在方法之间进行公平比较。
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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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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。
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使机器人能够靠近人类工作，需要一个控制框架，该框架不仅包括用于自主和协调的交互的多感官信息，而且还具有感知的任务计划，以确保适应性和灵活的协作行为。在这项研究中，提出了一种直观的任务堆叠（ISOT）制剂，通过考虑人臂姿势和任务进展来定义机器人的动作。该框架以visuo-tactive信息增强，以有效地了解协作环境，直观地在计划的子任务之间切换。来自深度摄像机的视觉反馈监视并估计物体的姿势和人臂姿势，而触觉数据提供勘探技能以检测和维持所需的触点以避免物体滑动。为了评估由人类和人机合作伙伴执行的所提出的框架，装配和拆卸任务的性能，有效性和可用性，使用不同的评估指标进行考虑和分析，方法适应，掌握校正，任务协调延迟，累积姿势偏差，以及任务重复性。
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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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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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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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软机器人手的设计和制作仍然是耗时和困难的过程。快速原型的进步在引入设计过程中引入新的复杂性时，显着加速了制造过程。在这项工作中，我们提出了一种采用新型低成本制造技术的方法，与设计工具有助于软手设计人员系统地利用多材料3D打印来制造灵巧的软机器人手。虽然成本和轻量级很低，但我们表明产生的设计是高度耐用的，令人惊讶的强烈，并且能够灵巧地掌握。
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用机器人手操纵物体是一项复杂的任务。不仅需要协调手指，而且机器人最终效应器的姿势也需要协调。使用人类的运动演示是指导机器人行为的直观和数据效率的方式。我们提出了一个具有自动实施例映射的模块化框架，以将记录的人体运动转移到机器人系统中。在这项工作中，我们使用运动捕获来记录人类运动。我们在八项具有挑战性的任务上评估了我们的方法，其中机器人手需要掌握和操纵可变形或小且脆弱的物体。我们测试了模拟和实际机器人中的轨迹子集，并且整体成功率是一致的。
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