20、人机协作中的二元交互：双人任务的菲茨定律应用

人机协作中的二元交互：双人任务的菲茨定律应用

1 引言

随着机器人技术的飞速发展，机器人正逐渐从与人类隔离的工业环境，拓展到需要与人类并肩工作的场景。这促使研究人员将目光投向人机协作领域。为了更好地理解人机协作，首先需要了解人类之间是如何协作的。

此前有研究发现，协作的受试者比单独练习相同任务的受试者能更好地学习任务，并且当合作伙伴与自己相似时，受试者的提升最为显著，即与人类的交互比与非人类代理（如机器人）的交互更有益，与同伴的协作比与专家或上级的协作更有益。

我们的目标是通过将人类运动特性融入机器人控制，使机器人的任务表现与人类相似，从而改善人机协作。在以往的研究中，我们提出了基于迭代学习控制器框架的机器人轨迹在线自适应新方法，该方法考虑了菲茨定律。菲茨定律描述了人类任务执行中运动速度和准确性之间的权衡关系。我们还建议利用机器人的机械能力，结合人类的认知和感知能力，来改善人机交互。

受人类通过估计集体目标来协调运动的研究启发，我们设计了一种基于双臂机器人的新型触觉接口，用于研究人类之间以及人机之间的协作。

2 控制方法

2.1 虚拟动态模型

触觉接口基于两个初始关节配置相同的Kuka LWR机器人。为将冗余机器人手臂转换为触觉接口，我们设计了基于机器人手臂虚拟动态模型的新控制器。机器人手臂末端执行器配备了力传感器和用于人类操作的手柄。

虚拟动态模型由两个点组成，分别代表双臂机器人的两个末端执行器，通过弹簧连接。为确保动态模型的运动，在弹簧中点添加了平移关节。

当末端执行器受到力时，动态模型会在关节处产生成比例的力，比例力F的计算公式为：
[F