vodka的博客

本研究探讨了通过观察人类动作来估计物体属性（如重量和小心程度）的方法，旨在提升人机协作的安全性与效率。实验采集了人类搬运物体时的运动数据，结合Optotrak系统与机器人相机，提取运动学特征并设计基于LSTM和CNN的分类模型，验证了从动作中推断物体特性的可行性。结果表明，模型能有效区分不同重量和需小心处理的物体，为工业和服务机器人应用提供了技术基础与理论支持。

本文探讨了如何通过模仿人类运动技能提升机器人的物理交互能力。首先，利用功能性主成分（fPCs）将拟人化运动嵌入有限维子空间，简化机器人运动规划，实现点对点运动与避障。其次，提出一种受人类启发的多层抓取架构，结合深度分类器预测抓取策略与IMU触发的反应动作，增强机器人应对不确定性的能力。最后，研究通过观察人类运动推断物体处理所需的谨慎程度，验证了机器学习在行为理解中的潜力。实验表明，该方法在多种抓取任务中具有高成功率，为拟人化机器人发展提供了有效路径。

本文研究了机器人远程操作系统的安全与被动性控制方法，提出基于积分形式的动态控制器设计，并结合安全集合与被动性条件构建优化型输入滤波器，通过二次规划（QP）实现安全性与能量稳定性的双重保障。同时，基于人类运动数据的功能主成分分析（fPCA），提取描述上肢运动的特征函数基，用于运动损伤评估与增量式运动规划算法设计。进一步探讨了该技术在工业协作、康复辅助和服务机器人中的综合应用，展示了融合安全控制与类人运动建模在提升人机交互自然性、安全性与效率方面的潜力。未来方向包括多机器人协同与AI驱动的自适应运动学习。

本文提出了一种用于机器人遥操作系统的安全与无源滤波器，通过结合控制障碍函数（CBF）和积分控制障碍函数（I-CBF），在确保系统无源性的同时实现状态安全性。该滤波器将输入分解为反馈控制和人类操作部分，利用二次规划优化动态扩展后的控制输入，以同时满足安全、无源和跟踪性能。方法具有低计算开销，适用于实时应用，并通过仿真验证了其在提升系统稳定性、抗干扰能力和能量合理性方面的有效性。

本文提出了一种带性能约束的人机协作中奇异规避策略，通过引入非线性弹簧状排斥力防止机器人进入低性能构型，并计算等效刚度与临界阻尼以消除振荡行为。针对冗余机械臂中性能约束可能导致的能量注入问题，采用能量罐框架监测并耗散多余能量，确保系统无源性与稳定性。实验验证了该方法在7自由度KUKA LWR机械臂上的有效性，结果表明所提策略能显著提升机器人在接近奇异点时的安全性与可预测性，适用于工业制造、医疗手术等高安全性要求的人机协作场景。

本文探讨了人机协作中的任务分配与奇异性规避关键技术。提出了一种基于人体跟踪与动态重新调度的两层任务分配框架，结合OE-DTW算法估计人类任务剩余时间，并通过实时通信实现灵活的任务重新分配与委托。同时，针对物理交互中的奇异性问题，采用性能约束方法结合能量监测与耗散机制，有效避免机器人进入奇异位形，提升协作安全性与操作体验。实验验证了该框架在工业装配场景中的有效性，未来将向多传感器融合、智能决策和降低操作员认知负荷方向发展。

本文提出了一种用于协作机器人单元任务分配与调度的两层动态架构，旨在解决工业场景中人类操作员与机器人协同作业时的任务分配效率与动态适应性问题。架构由任务分配层和动态调度器组成：前者基于多目标混合整数线性规划生成最优名义调度，后者通过实时监控人类执行时间及人机通信实现机器人任务的在线重调度。该方法充分考虑人类行为的不确定性，并支持任务交换协商，有效减少空闲时间与整体执行时间。实验结果表明，相比传统方法，该架构显著提升了任务执行效率和人机协作性能，具有良好的应用前景。

本文提出了一种受神经科学启发的模型，用于人形机械臂学习感觉运动偶然性。该模型通过记忆痕迹将视觉刺激与执行动作关联，并引入基于基底神经节功能的切换机制，动态平衡探索与利用行为。实验结果表明，在约150秒后系统开始利用已有经验，视觉神经激活显著上升，且利用行为随时间逐渐主导。所提出的神经动力学架构能够有效避免陷入无效状态，实现高效的感觉运动学习。未来工作将扩展至全自由度逆运动学控制、目标导向动作及分层感知推理。

本文介绍了可解释机器人认知控制框架与神经启发的感觉运动学习机制。前者通过分层任务结构和监督注意力系统实现任务执行的可解释性，支持用户在交互中在线调整机器人行为；后者基于动态神经场和运动咿呀学语，模拟婴儿认知发展过程，实现机器人对感觉运动应急的自主学习与探索-利用平衡。两种机制在目标、技术与交互方式上各有侧重，但相互启发，未来有望在自然语言交互增强、多领域融合应用及智能机器人系统构建方面协同发展，推动机器人技术向更智能、灵活和人性化方向演进。

本文提出了一种面向可解释机器人的认知控制框架，通过结合分层任务结构、注意力调节机制与自然语言描述，增强机器人行为的可理解性与透明性。框架包含长期记忆（LTM）、工作记忆（WM）、基于行为的系统（BS）和共享变量，支持任务的灵活执行与动态调度。借助注意力调节和胜者全得的竞争机制，系统能在线决定多任务执行顺序，并通过自解释的任务结构回答用户‘正在做什么’、‘为什么做’以及‘是否有替代任务’等问题，显著提升人机协作中的信任与交互效率。文章以工业场景为例展示了系统的运行机制，并探讨了其在环境适应性、复杂任务处理和人

本文介绍了智能辅助机器人i-Walk在助力老年人与行动不便者方面的创新突破。i-Walk集成了语音理解、移动分析、导航与控制等核心模块，实现自然人机交互、步态评估与自主移动。同时，提出一种基于分层任务表示和注意力调节的认知控制框架，提升机器人行为的可解释性，并在工业场景中验证其有效性。初步实验表明，系统具备良好的性能与用户接受度，未来有望在更多应用场景中推广。

本文探讨了助力机器人技术的两大方向：机器人肌肉按需辅助技术和i-Walk智能助行器。前者基于表面肌电信号（sEMG）实现对肱二头肌和肱三头肌的精准辅助，适用于康复与训练场景；后者通过多模态感知系统（视觉、语音、力传感等）结合ROS架构，为老年人及运动障碍者提供认知与移动支持。文章分析了两种技术的核心原理、应用场景、优势与挑战，并展望其在医疗康复、养老服务和公共服务领域的广泛应用前景。同时提出了针对信号准确性、环境适应性和系统稳定性的优化策略，展示了智能辅助机器人在未来提升生活质量方面的巨大潜力。

本研究提出了一种基于表面肌电信号（sEMG）的机器人肌肉按需辅助系统，通过接地式（如Franka Emika Panda机器人）和可穿戴式（软质ExoSuit外骨骼）两种设备，在四名健康受试者上验证了该方法在物理辅助与训练/康复任务中的可行性。系统利用肱二头肌和肱三头肌的sEMG信号，结合双阈值策略（DTS）实现闭环力自适应控制，能够在负载提升、表面压力维持和肌肉训练等任务中有效降低或诱导特定肌肉活动水平。实验结果表明，该方法能直接驱动机器人生成精准辅助力，使肌肉活动稳定在预设阈值范围内，展示了其在人机协同

本文探讨了机器人技术在农业与康复领域的应用。在农业方面，重点研究了农业机器人的运动规划与控制、自然导纳控制器对移动葡萄藤的交互处理，并通过实验验证了系统在不同运动状态下的修剪性能；在康复领域，提出基于sEMG信号的按需辅助HITL控制系统，实现对肌肉努力的精准补偿与生成。文章分析了当前技术的优势与挑战，并展望了未来发展方向，包括提升环境感知、优化系统建模、发展个性化康复方案和多模态交互技术，展示了机器人在复杂实际场景中广阔的应用前景。

本文介绍了一种面向动态自然植物的农业机器人可重复修剪系统，提出结合深度学习、计算机视觉与机器人控制的多模态框架，用于解决葡萄藤冬季修剪中的复杂性与可重复性问题。研究构建了逼真的3D葡萄藤模型，在模拟环境中训练Faster R-CNN进行短枝检测，并采用HOG与K-means聚类算法估计潜在修剪点（PPP），结合图形态测量学与二次规划实现精准路径规划，通过自然导纳控制器应对植物动力学变化。系统在模拟与真实葡萄园环境中均完成了实验验证，展现出良好的鲁棒性与应用潜力。该成果为农业机器人实现从模拟到现实的技能迁移提