A Virtual Mechanical Interaction Layer Enables Resilient Human-to-Robot Object Handovers

📄 arXiv: 2511.19543v1 📥 PDF

作者: Omar Faris, Sławomir Tadeja, Fulvio Forni

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

提出基于虚拟机械交互层的机器人控制方法，提升人机物体递送的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人机协作 物体递送 虚拟模型控制 增强现实 机器人控制

📋 核心要点

  1. 人机物体递送面临物体姿态变化带来的鲁棒性挑战，现有方法难以适应复杂动态变化。
  2. 利用虚拟模型控制构建交互层，使机器人能够适应递送过程中的动态变化，增强控制的灵活性。
  3. 实验验证了该控制器对物体姿态变化的鲁棒性，用户研究揭示了人机交互偏好，为进一步开发提供指导。

📝 摘要（中文）

物体递送是协作任务中常见的交互形式，但高效实现仍然具有挑战性。本文旨在解决人机物体递送过程中，机器人动作对物体姿态复杂变化的适应性问题，确保其鲁棒性。为此，我们提出使用虚拟模型控制创建交互层，控制机器人并适应递送过程中的动态变化。此外，我们建议使用增强现实技术来促进人机递送过程中的双向通信。通过一系列实验，我们评估了控制器在各种不确定性（包括递送过程中物体姿态的复杂变化）下的性能。最后，我们进行了包含16名参与者的用户研究，以了解人类对不同机器人控制方式和增强现实视觉效果的偏好。结果表明，用户普遍偏好所提出的方法，并揭示了可用于进一步开发以适应用户交互的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机物体递送过程中，由于人类行为的不确定性导致的物体姿态变化，进而影响机器人稳定抓取和递送的问题。现有方法通常难以适应这种复杂且动态的变化，导致递送失败或不流畅。因此，需要一种能够适应物体姿态变化的鲁棒控制方法。

核心思路：论文的核心思路是利用虚拟模型控制（Virtual Model Control）创建一个交互层，该交互层充当机器人和物体之间的“虚拟弹簧-阻尼”系统。通过调整虚拟模型的参数，可以控制机器人的行为，使其能够适应物体姿态的变化，从而实现更稳定和鲁棒的递送。增强现实技术用于实现人机双向通信，提升交互体验。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 虚拟模型控制层：负责控制机器人的运动，使其能够适应物体姿态的变化。该层基于虚拟弹簧-阻尼系统，根据物体姿态误差产生控制力矩。2) 机器人控制层：接收虚拟模型控制层的指令，控制机器人的关节运动。3) 增强现实交互层：利用AR技术向人类用户提供反馈信息，并允许用户对机器人的行为进行调整。整个流程是，人类发起递送动作，物体姿态发生变化，虚拟模型控制层根据姿态误差调整机器人运动，AR层提供视觉反馈，最终完成递送。

关键创新：最重要的技术创新点在于将虚拟模型控制应用于人机物体递送，并将其作为一个交互层来使用。与传统的机器人控制方法相比，该方法能够更好地适应物体姿态的变化，提高了递送的鲁棒性。此外，结合增强现实技术，实现了人机双向通信，提升了用户体验。

关键设计：虚拟模型控制器的关键参数包括虚拟弹簧刚度、阻尼系数等。这些参数需要根据具体的任务和机器人进行调整，以达到最佳的控制效果。论文中可能涉及了如何选择这些参数的策略，例如通过实验或优化算法来确定。增强现实界面的设计也至关重要，需要提供清晰、直观的反馈信息，并允许用户进行简单的操作。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的虚拟机械交互层能够显著提高人机物体递送的鲁棒性。在物体姿态发生较大变化的情况下，机器人仍然能够稳定地完成递送任务。用户研究表明，参与者普遍偏好该方法，并认为其交互体验更加自然流畅。具体的性能数据（例如成功率、递送时间等）和对比基线（例如传统控制方法）的数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：工业装配、医疗辅助、家庭服务等。在这些场景中，机器人需要与人类进行频繁的物体递送。该方法可以提高递送的效率和安全性，降低操作难度，从而提升人机协作的整体性能。未来，结合更先进的感知和控制技术，该方法有望实现更智能、更自然的机器人辅助。

📄 摘要（原文）

Object handover is a common form of interaction that is widely present in collaborative tasks. However, achieving it efficiently remains a challenge. We address the problem of ensuring resilient robotic actions that can adapt to complex changes in object pose during human-to-robot object handovers. We propose the use of Virtual Model Control to create an interaction layer that controls the robot and adapts to the dynamic changes in the handover process. Additionally, we propose the use of augmented reality to facilitate bidirectional communication between humans and robots during handovers. We assess the performance of our controller in a set of experiments that demonstrate its resilience to various sources of uncertainties, including complex changes to the object's pose during the handover. Finally, we performed a user study with 16 participants to understand human preferences for different robot control profiles and augmented reality visuals in object handovers. Our results showed a general preference for the proposed approach and revealed insights that can guide further development in adapting the interaction with the user.