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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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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人类可以利用身体互动来教机器人武器。这种物理互动取决于任务，用户以及机器人到目前为止所学的内容。最先进的方法专注于从单一模态学习，或者假设机器人具有有关人类预期任务的先前信息，从而结合了多个互动类型。相比之下，在本文中，我们介绍了一种算法形式主义，该算法从演示，更正和偏好中学习。我们的方法对人类想要教机器人的任务没有任何假设。取而代之的是，我们通过将人类的输入与附近的替代方案进行比较，从头开始学习奖励模型。我们首先得出损失函数，该功能训练奖励模型的合奏，以匹配人类的示范，更正和偏好。反馈的类型和顺序取决于人类老师：我们使机器人能够被动地或积极地收集此反馈。然后，我们应用受约束的优化将我们学习的奖励转换为所需的机器人轨迹。通过模拟和用户研究，我们证明，与现有基线相比，我们提出的方法更准确地从人体互动中学习了操纵任务，尤其是当机器人面临新的或意外的目标时。我们的用户研究视频可在以下网址获得：https：//youtu.be/fsujstyveku
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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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尽管已显示触觉皮肤可用于检测机器人臂及其环境之间的碰撞，但并未广泛用于改善机器人抓握和手持操作。我们提出了一种新型的传感器设计，用于覆盖现有的多指机器人手。我们在台式实验中使用织物和抗静态泡沫底物分析了四种不同的压电材料的性能。我们发现，尽管压电泡沫被设计为包装材料，而不是用作传感底物，但它的性能与专门为此目的设计的织物相当。尽管这些结果证明了压电泡沫对触觉传感应用的潜力，但它们并未完全表征这些传感器在机器人操作中使用的功效。因此，我们使用低密度泡沫底物来开发可扩展的触觉皮肤，该皮肤可以连接到机器人手的手掌上。我们使用该传感器展示了几项机器人操纵任务，以显示其可靠地检测和本地化接触的能力，并在掌握和运输任务期间分析接触模式。我们的项目网站提供了有关传感器开发和分析中使用的所有材料，软件和数据的详细信息：https：//sites.google.com/gcloud.utah.edu/piezoresistive-tactile-sensing/。
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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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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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人类在交流何时和何时发生的何时和何处的意图方面非常熟练。但是，即使是最先进的机器人实现，通常缺乏这种交流技巧。这项研究调查了使用增强现实的机器人内部状态的可视化和对人向机器人移交的意图。具体而言，我们探讨了对象和机器人抓手的可视化3D模型的使用，以传达机器人对物体所在位置的估计以及机器人打算掌握对象的姿势。我们通过16名参与者的用户研究测试了这一设计，其中每个参与者将一个立方体对象交给机器人12次。结果表明，通过增强现实的通信机器人意图基本上改善了用户对移交的感知体验。结果还表明，当机器人在定位对象时犯错时，增强现实的有效性对于相互作用的安全性和交互的流利性更加明显。
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在本文中，我们介绍了基于差异驱动器快照机器人和模拟的用户研究的基于倾斜的控制的实现，目的是将相同的功能带入真正的远程介绍机器人。参与者使用平衡板来控制机器人，并通过头部安装的显示器查看了虚拟环境。使用平衡板作为控制装置的主要动机源于虚拟现实（VR）疾病；即使是您自己的身体与屏幕上看到的动作相匹配的小动作也降低了视力和前庭器官之间的感觉冲突，这是大多数关于VR疾病发作的理论的核心。为了检验平衡委员会作为控制方法的假设比使用操纵杆要少可恶意，我们设计了一个用户研究（n = 32，15名女性），参与者在虚拟环境中驾驶模拟差异驱动器机器人， Nintendo Wii平衡板或操纵杆。但是，我们的预注册的主要假设不得到支持。操纵杆并没有使参与者引起更多的VR疾病，而委员会在统计学上的主观和客观性上都更加难以使用。分析开放式问题表明这些结果可能是有联系的，这意味着使用的困难似乎会影响疾病。即使在测试之前的无限训练时间也没有像熟悉的操纵杆那样容易使用。因此，使董事会更易于使用是启用其潜力的关键。我们为这个目标提供了一些可能性。
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密切的人类机器人互动（HRI），尤其是在工业场景中，已经对结合人类和机器人技能的优势进行了广泛的研究。对于有效的HRI，应质疑当前可用的人机通信媒体或工具的有效性，并应探讨新的交流方式。本文提出了一个模块化体系结构，允许人类操作员通过不同的方式与机器人互动。特别是，我们使用智能手表和平板电脑分别实施了架构来分别处理手势和触摸屏输入。最后，我们在这两种方式之间进行了比较用户体验研究。
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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。
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Intelligent agents have great potential as facilitators of group conversation among older adults. However, little is known about how to design agents for this purpose and user group, especially in terms of agent embodiment. To this end, we conducted a mixed methods study of older adults' reactions to voice and body in a group conversation facilitation agent. Two agent forms with the same underlying artificial intelligence (AI) and voice system were compared: a humanoid robot and a voice assistant. One preliminary study (total n=24) and one experimental study comparing voice and body morphologies (n=36) were conducted with older adults and an experienced human facilitator. Findings revealed that the artificiality of the agent, regardless of its form, was beneficial for the socially uncomfortable task of conversation facilitation. Even so, talkative personality types had a poorer experience with the "bodied" robot version. Design implications and supplementary reactions, especially to agent voice, are also discussed.
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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。
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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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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。
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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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情绪可以提供自然的交流方式，以补充许多领域中社交机器人（例如文本和语音）现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究，以调查使用情绪作为搜救（SAR）机器人的交流方式的好处。在第一个实验中，我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性，从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活，例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中，我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下，使用这些情感表达式，我们评估了这些表达式对参与者（采用救援人员的作用）的影响。我们的结果和提议的方法提供了（a）有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解，以及（b）在（模拟）SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。
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在本文中，我们研究了在共享物理空间中运行时的影响界面和反馈对人机信任级别的反馈。我们使用的任务是为室内环境中的机器人指定“无-Go”区域。我们评估三种界面（物理，AR和基于地图）和四个反馈机制（无反馈，机器人在空间，AR“栅栏”和地图上标记的区域）。我们的评估看起来可用和信任。具体而言，如果参与者信任机器人“知道”在禁止地区是禁止机器人避免该区域的能力的地方。我们使用自我报告和间接的信任措施和可用性。我们的主要研究结果是：1）接口和反馈确实影响信任水平;2）参与者在很大程度上优选的混合界面反馈对，其中界面的模态与反馈不同。
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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。
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在人类居住的环境中使用机器人的挑战是设计对人类互动引起的扰动且鲁棒的设计行为。我们的想法是用内在动机（IM）拟订机器人，以便它可以处理新的情况，并作为人类的真正社交，因此对人类互动伙伴感兴趣。人机互动（HRI）实验主要关注脚本或远程机器人，这是模拟特性，如IM来控制孤立的行为因素。本文介绍了一个“机器人学家”的研究设计，允许比较自主生成的行为彼此，而且首次评估机器人中基于IM的生成行为的人类感知。我们在受试者内部用户学习（n = 24），参与者与具有不同行为制度的完全自主的Sphero BB8机器人互动：一个实现自适应，本质上动机的行为，另一个是反应性的，但不是自适应。机器人及其行为是故意最小的，以专注于IM诱导的效果。与反应基线行为相比，相互作用后问卷的定量分析表明对尺寸“温暖”的显着提高。温暖被认为是人类社会认知中社会态度形成的主要维度。一种被认为是温暖（友好，值得信赖的）的人体验更积极的社交互动。
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