本文提出了一种新型遥控系统，包含了触觉设备以及虚拟现实界面，应用于动态和非结构化环境下的空中机器人操作。利用多个传感器进行感知、姿态估计以及神经网络的主动学习等算法，针对工业领域的任务进行了验证实验，并展示了该系统在未来工业应用中的可行性。

Oct, 2022

本文介绍了一个多模态移动远程操作系统，其由一种新颖的基于视觉的手部姿态回归网络（Transteleop）和一种基于 IMU 的臂部追踪方法组成，并使用低成本深度摄像头观察人手，并通过图像到图像的转换过程生成了配对机器人手部姿势的深度图像，同时具备同时手 - 臂控制的可穿戴相机支架，关键点重建损失探索了人类和机器人手之间在外观和解剖上的相似之处，并丰富了重建图像的局部特征。网络评价结果和各种复杂操作的操作都表明了我们的系统的效率和稳定性。

Mar, 2020

我们提出了一种沉浸式远程操作系统 Open-TeleVision，用于收集机器人学习演示所必需的在机器人上的数据，通过在一个立体的方式中使操作者主动感知机器人的周围环境，并将操作者的手臂和手部动作映射到机器人上，创造出一种沉浸式的体验，我们通过在真实环境中收集数据并训练模仿学习策略，验证了我们系统的有效性。

Jul, 2024

提出在商用虚拟现实界面下对工业机器人进行远程操作的问题，为此，提出了一个简化的过滤方法来处理命令信号，以便在熟练掌握虚拟现实界面的情况下对工业机器人进行远程操作，这一方法已在多种接触丰富的操作任务中得到了证明

May, 2023

本文介绍了如何通过使用摄像头和惯性测量单元来实现无人机的姿态和速度的估计，摄像头和惯性测量单元十分常见且价格低廉。

Jun, 2019

我们介绍了 RotateIt，这是一个通过利用多模式感知输入实现多轴指尖物体旋转的系统。系统在模拟环境中训练，可以访问物体的真实形状和物理属性，然后通过模拟的视觉触觉和本体觉感知输入进行操作。通过触视觉变压器将多模态输入融合，实现了部署过程中对物体形状和物理属性进行在线推断，显示出较之前方法的显著性能改进以及视觉和触觉感知的重要性。

Sep, 2023

本文提供了一个在室外环境中操作的用于多摄像头飞行器控制的实时航拍系统，可以在不使用专用标记的情况下重建自然环境中的人体动态，使用多机器人协调方案维护目标重建质量的最优飞行编队，该系统在仿真和现实中的性能表现得到验证。

Aug, 2021

通过增强现实（AR）远程操作系统，我们提出了一种自我监督的 6-DoF 抓取姿势检测框架，能够高效地学习人类示范，并提供不需要抓取姿势注释的 6-DoF 抓取姿势，实现了对未知物体进行仅仅通过三次示范就能够满意地学习抓取的能力。

Apr, 2024

介绍一种使用虚拟现实技术进行机器人 Teleoperation 的方法，这种方法结合了 Franka Emika Panda 机器人和 Oculus VR 头戴式设备，并且具有易于使用和修改的特点。

May, 2023

本文探讨了使用基于图像的视觉伺服控制解决空中载具（如四旋翼无人机）在移动平台上的着陆问题。首先介绍了四旋翼飞行器的数学模型，然后设计内环控制。在第二阶段中，利用纹理目标平面上的图像特征来推导基于视觉的控制定律。使用降落目标中一组地标的球形质心的图像作为位置测量，而平移光流作为速度测量。使用可观察特征来表达基于视觉的系统的运动学，并且所提出的控制定律确保收敛，无需估计视觉系统与目标之间的未知距离，同时保证该距离始终保持严格为正，避免意外碰撞。通过 MATLAB 和 3D 仿真软件 Gazebo 对所提出的控制定律进行了评估。对于移动目标的不同速度配置文件，提供了四旋翼无人机的仿真结果，展示了所提出控制器的鲁棒性。

Apr, 2024