Design and Evaluation of a Touchscreen-Based Teleoperation Interface for Robotic Manipulators
作者: Juan José García Cárdenas, Alperen Kenan, Hamidreza Raei, Paul Bremner, Manuel Giuliani, Arash Ajoudani, Adriana Tapus
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-08-06
备注: 9 pages, 7 figures, accepted for presentation at the IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026), Kitakyushu, Japan, 24-28 August 2026
💡 一句话要点
提出触摸屏远程操作界面以解决传统操控方式的局限性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 远程操作 触摸屏界面 机器人手臂 认知负荷 用户体验 核工业 精确控制
📋 核心要点
- 现有的操纵杆界面在执行核工业中的表面接触任务时，难以支持精确的路径和力追踪、障碍物避免等要求。
- 本研究提出了一种新型触摸屏界面，能够将手指的连续运动直接映射到机器人手臂的动作，提升了操作的直观性和精确性。
- 实验结果表明，使用触摸屏界面的任务完成时间减少了53.5%，认知负荷降低了17.3%，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
直观的远程操作界面对于在复杂环境中安全有效地操作机器人手臂至关重要。本研究设计并评估了一种新型触摸屏远程操作界面，该界面将连续的手指运动直接映射到机器人手臂的运动，提供更精细的速度控制，并将控制与可视化集成，能够比传统控制器实现更自然、精确和直观的表面交互。通过与20名参与者的比较用户研究，评估了使用该触摸屏、传统操纵杆和单击自主模式的任务表现和工作负载。结果显示，参与者在使用触摸屏界面时，任务完成效率和准确性均有所提高，完成时间减少了53.5%，认知负荷显著降低。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决传统操纵杆在复杂环境下操作机器人手臂时的局限性，尤其是在核工业中对精确路径和力追踪的需求。现有方法在执行表面接触任务时，难以有效支持操作员的注意力和任务要求。
核心思路：论文提出的触摸屏界面通过将手指的连续运动直接映射到机器人手臂的运动，提供更精细的速度控制和更直观的操作体验，从而提升操作的自然性和准确性。
技术框架：整体架构包括触摸屏输入模块、运动映射模块和可视化反馈模块。用户通过触摸屏进行操作，系统实时将手指运动转换为机器人手臂的相应动作，并提供视觉反馈以增强操作的直观性。
关键创新：最重要的技术创新点在于将触摸屏的连续输入与机器人运动的直接映射结合起来，显著提高了操作的精度和效率，与传统操纵杆相比，提供了更自然的交互方式。
关键设计：在设计中，触摸屏的灵敏度和响应时间经过优化，以确保实时反馈；同时，采用了适应性算法来调整机器人手臂的运动速度和路径，以适应不同的操作需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用触摸屏界面的参与者在任务完成时间上减少了53.5%（中位数：2.50分钟对比5.38分钟），在路径覆盖率上提高至90.7%（对比84.1%），认知负荷显著降低，表明该界面在性能和用户体验上均有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的触摸屏远程操作界面具有广泛的潜在应用场景，尤其适用于核工业、医疗手术和危险环境下的机器人操作。通过提升操作的直观性和精确性，该界面能够有效提高任务执行的安全性和效率，未来可能推动更多领域的机器人应用发展。
📄 摘要（原文）
Intuitive teleoperation interfaces are crucial for the safe and effective operation of robotic manipulators in challenging environments. In the nuclear industry, surface contact tasks such as swab sampling require precise path and force tracking, obstacle avoidance, and sustained operator attention, which conventional joystick interfaces struggle to support effectively. This study designs and evaluates a novel touchscreen teleoperation interface that maps continuous finger movements directly to robotic manipulator motions, provides finer velocity control, and integrates control with visualization, enabling more natural, precise, and intuitive surface interaction than conventional controllers. A comparative user study with 20 participants evaluated task performance and workload using the proposed touchscreen, a conventional joystick, and a single-click autonomous mode. Tasks simulated realistic surface manipulation using a Franka Emika Panda arm, remotely controlled from another country. Kinematic, physiological, and behavioral data were recorded to comprehensively assess task performance, cognitive load, and operator trust across each control condition. Participants completed teleoperation tasks more efficiently and accurately with the touchscreen interface, achieving a 53.5% reduction in completion time (median: 2.50 vs. 5.38 min), higher in-area coverage on the sinusoidal path (90.7% vs. 84.1%), and lower overshoot on both path geometries compared with the joystick. Cognitive load, quantified via NASA-TLX (0-100), decreased from joystick to touchscreen (mean TLX 52 to 43; -9 points, -17.3%) and was lowest under the autonomous one-click mode (31; -21 points vs. joystick, -40.4%; -12 vs. touchscreen, -27.9%). This research presents an easy-to-implement touchscreen interface that improves performance in teleoperated surface tasks while reducing cognitive load.