基于手势识别和动态动作识别的人机协作框架在 UR5e 机器人平台上展示出卓越的性能，提供了高效的工具传递，同时不显著干扰人类意图。

Sep, 2023

通过结合眼动追踪和增强现实技术，本研究通过人机交互方式教授机器人未知物体，使其在 3D 空间中识别和可视化分割对象，并通过学习获得与现有数据集训练的先进对象检测器相当的性能，展示了其多功能和适应性。

Dec, 2023

通过使用一个新型的人机协作系统，允许人类操作员与机器人共同控制机器人末端执行器，从而实现了同时进行人类示范收集和机器人操作教学，以提高数据收集效率和降低人类适应性需求。

Jun, 2024

自动化的崛起为制造过程的高效性提供了机会，但往往会损害灵活性，无法及时响应市场需求的变化和对定制化的需求。人机协作通过结合机器的强大和精确性以及人类的智慧和感知能力来解决这些挑战。本文概念化和提出了一个基于机器学习的自主机械臂的实施框架，该框架包括人机循环原则，并利用扩展现实（XR）促进人与机器之间的直观交流和编程。此外，概念框架预见到人类直接参与机器学习过程，从而实现更高的适应性和任务通用化。本文突出强调支持所提出框架的关键技术，强调全面发展数字生态系统的重要性。此外，我们回顾了扩展现实在人机协作中的现有实施方法，展示了多样的观点和方法论。讨论了挑战和未来展望，深入探讨了扩展现实在工业领域实现更自然的人机交互和融合的主要障碍和潜在研究方向。

Mar, 2024

虚拟现实在多个领域中得到了证明：从游戏、医学和培训到人机协作界面的开发，它能够帮助设计师在超越真实环境限制的情况下探索应用，并开发创新的解决方案和体验。对于在虚拟领域借助自然而直观的手势实现协同机器人操作，需要创建大量的数据集，以便使工作界面易于学习和灵活添加手势。由于计算或经济限制，这可能具有一定的挑战性，因此将在真实环境中表现良好的深度学习模型调整到虚拟领域可能是解决方案。本文提出了一个系统的框架，通过虚拟数据集的有限大小实现从真实到虚拟的适应，并提供了创建策划数据集的指导方针。最后，虽然手势被视为通信模式，但所提供的指南和建议是通用的，适用于其他模式，如身体姿势和面部表情，这些模式在真实领域中有大量可用的数据集，需要适应到虚拟领域。

Jul, 2023

本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

Mar, 2020

提出一种基于动态机器人辅助手物交互的方法，通过手部姿态估计、自适应机器人控制和运动原语的综合运用，在实现精确任务执行和适应实时动作方面提高了人机物理交互的效果。

May, 2024

本文介绍了一个增强现实系统，使人类可以观察到机器人学习的隐藏状态，建立了人类和机器人的共同基础，并讨论了使用我们的系统在 K-12 教育活动中以及开发基于 AR 的人类循环强化学习框架的两个未来方向。

Oct, 2021

研究显示，与 2D 显示相比，使用混合现实头戴显示器可以更准确和快速地预测机器人的运动轨迹，提高机器人与人类协作的效率。

Aug, 2017

提出了一种利用场景图生成和常识知识的架构来检测用户隐含需求并生成一组辅助动作的方法，同时也使用情感分析来解决任务，实现了感知、决策、动作循环的嵌入。

Feb, 2022