An Augmented Reality Brain-Robot Interface for Generalist Robot Arm Manipulation
作者: Shangkai Zhang, Rousslan Fernand Julien Dossa, Luca Nunziante, Marina Di Vincenzo, Kai Arulkumaran
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-06-15
备注: Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出增强现实脑-机器人接口以解决通用机器人臂操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 增强现实 脑-计算机接口 机器人操控 眼动追踪 运动意象 用户体验 共享自主 日常活动
📋 核心要点
- 现有的AR脑-机器人接口系统往往局限于特定任务，限制了其在多样化现实环境中的应用。
- 本文提出了一种结合眼动追踪与运动意象控制的AR BRI，旨在实现通用机器人臂的直观操控。
- 实验结果显示，该系统在执行多步骤日常活动时，用户参与度高，获得了良好的可用性评分。
📝 摘要（中文）
增强现实（AR）与基于脑电图（EEG）的脑-计算机接口（BCI）的结合，为机器人辅助控制提供了直观的解决方案。然而，现有的AR脑-机器人接口（BRI）系统通常局限于特定任务结构，限制了其在现实环境中的应用。本文提出了一种针对通用机器人臂操控的AR BRI，结合了基于注视的物体选择与运动意象控制。该系统利用眼动追踪实现直观的物体定位，并通过上下文感知的视觉叠加（“放置”和“使用”）在共享自主框架内引导用户完成任务。通过对18名健康参与者进行的可行性研究，我们的结果表明，该交互范式能够有效执行多步骤日常活动，用户参与度高，获得了“良好”的可用性评分（SUS > 70）。这些发现支持了该交互范式在复杂BCI驱动的机器人辅助中的可行性，并激励未来在目标人群中的评估。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有AR脑-机器人接口系统在任务特定性上的局限性，导致其在多样化应用场景中的效用不足。
核心思路：提出一种结合眼动追踪与运动意象控制的AR BRI，允许用户通过直观的视觉指引与脑电信号控制机器人臂，提升操控的灵活性与直观性。
技术框架：系统架构包括眼动追踪模块、运动意象识别模块和上下文感知的视觉叠加模块，用户通过眼动选择目标物体，并在视觉提示下执行操作。
关键创新：该研究的创新点在于将眼动追踪与运动意象控制相结合，形成了一种新的交互范式，区别于传统的任务特定接口，具备更广泛的适用性。
关键设计：系统设计中，眼动追踪精度与反应时间是关键参数，采用特定的损失函数优化运动意象识别的准确性，确保用户与机器人之间的流畅交互。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，参与者在执行饮水、使用抽屉和操作烤箱等多步骤活动时，系统实现了有效的任务执行，用户参与度高，整体可用性评分达到“良好”（SUS > 70），表明该交互范式在复杂BCI驱动的机器人辅助中具有良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗康复、老年人辅助生活以及残障人士的日常活动支持。通过提供直观的控制方式，能够显著提升用户的生活质量和自主性。未来，该技术有望在更广泛的机器人应用中推广，助力智能家居和服务机器人领域的发展。
📄 摘要（原文）
The integration of augmented reality (AR) and EEG-based brain-computer interfaces (BCIs) offers a promising path for enabling intuitive control of robots for assistive purposes. However, existing AR brain-robot interface (BRI) systems are often constrained to task-specific structures, limiting their utility in real-world environments. We present an AR BRI designed for generalist robot arm manipulation that combines gaze-based object selection with motor imagery action control. Our system uses eye-tracking for intuitive object targeting and context-aware visual overlays ("Place" and "Use") to guide the user through tasks within a shared autonomy framework. We evaluated the interface through a feasibility study with 18 healthy participants performing three multi-step activities of daily living: drinking, using a drawer, and operating an oven. Our results demonstrate that this interaction paradigm enables effective sequential task execution and high user engagement, achieving a "Good" usability rating (SUS > 70). These findings support the feasibility of the proposed interaction paradigm for complex BCI-driven robotic assistance, and motivate future evaluation with the intended target population. Project website: https://ar-bri-manip.github.io/.