Haddadin, S.、Albu-Schaffer, A. & Hirzinger, G. 物理的な人間とロボットの相互作用のための安全で安定した直感的な制御 3383–3388 (2009)。
マメドフ、S.ら。人間とロボットの物理的な安全な相互作用のための受動性ベースのフレームワーク。 ロボット工学 12116 (2023)。
Google スカラー
Atkeson, CG & Schaal, S. デモンストレーションから学習するロボット。で ICML巻。 97、12–20 (1997)。
Lozano-Pérez、T. ロボット プログラミング。 手順IEEE 71821–841 (1983)。
Google スカラー
Lozano-Pérez、T. タスクのデモンストレーションによるロボットの指導。で ロボティクスとオートメーションに関するIEEE国際会議の議事録 (1987年)。
Asada, H. & Asari, Y. 人間の動作のインピーダンス識別によるツール操作スキルの直接指導。で ロボティクスとオートメーションに関するIEEE国際会議の議事録1269–1274 (IEEE、1988)。
Liu, S. & Asada, H. ロボットへの操作スキルの伝達: プロセス ダイナミクス モデルを使用したツール操作スキルの表現と獲得 (1992)。
Ross, S. & Bagnell, D. 模倣学習の効率的な削減。で 人工知能と統計に関する第 13 回国際会議の議事録661–668 (JMLR ワークショップおよび会議議事録、2010 年)。
Krebs, HI、Hogan, N.、Aisen, ML & Volpe, BT リハビリテーションロボット工学: パフォーマンスベースの進歩的なロボット支援療法。 自律型ロボット 157–20 (2003)。
Google スカラー
Mocan, B.、Mocan, M.、Fulea, M.、Murar, M. & Feier, H. 身体リハビリテーションにおけるロボット工学: 系統的レビュー。 健康管理 121720年(2024年)。
Google スカラー
Fasola, J. & Mataric, MJ 高齢者向けの社会支援ロボット運動コーチ。 J. ハム – ロボット インタラクト。 23–32 (2013)。
Google スカラー
黄、C.-M. & Mutlu、B. 対話型ロボット システムの多変量評価。 自律型ロボット 37335–349 (2014)。
Google スカラー
ラインケンスマイヤー、DJ & パットン、JL ロボットは熟練した動作の学習に役立つでしょうか? 運動スポーツ科学 Rev. 3743 (2009)。
Google スカラー
Duffy, BR & Joue, G. ソーシャル ロボット工学のパラドックス: ディスカッション。で 機械倫理に関するAAAI秋季シンポジウム22–24 (2005)。
Ferraguti, F.、Secchi, C.、Fantuzzi, C. 安定した物理的な人間とロボットの相互作用のための可変アドミッタンス制御戦略。 内部。 J.ロボット。解像度 32949–968 (2013)。
Google スカラー
Wu, Q.、Zhao, X.、Wang, Y. & Zhang, J. 直感的な人間の意図を考慮した安全な物理的な人間とロボットの相互作用のための可変アドミッタンス制御。 メカニズムマッハ。理論 184105307 (2023)。
Google スカラー
Kim, N.、Shin, H.、Sim, H. & Park, G. 高感度で安全なインタラクションのための周波数分析を使用した人間とロボットのコラボレーション オブザーバーに基づく可変アドミッタンス制御。 センサー 211899年(2021年)。
Google スカラー
コネチカット州ランディら。人間とロボットの物理的な相互作用における望ましくない振動動作を防止する可変アドミッタンス制御 3611–3616 (2017)。
Yu、X.ら人間とロボットのコラボレーションのための人間のインピーダンスと動作意図のベイズ推定。 IEEEトランス。サイバーン。 511822 ~ 1834 年 (2021)。
Google スカラー
Li, Y.、Carboni, G.、Gonzalez, F.、Campolo, D. & Burdet, E. 人間とロボットの協調操作の信頼ベースの可変インピーダンス制御。 ロボット。コンピュータ統合。メーカー 86102667 (2024)。
Google スカラー
Wang, Y. et al.人間とロボットの物理的な相互作用のための人間の手の動きの軌道予測に基づく可変アドミッタンス制御。 応用科学。 115651(2021)。
Google スカラー
ミラー、ELら。脳卒中患者の看護と学際的なリハビリテーションケアの包括的な概要: 米国心臓協会による科学的声明。 脳卒中 412402 – 2448 (2010)。
Google スカラー
Diaz, I.、Gil, JJ & Sanchez, E. 感覚運動障害の治療のためのリハビリテーション ロボット: 神経生理学的観点。 J.Neuroeng.リハビリテーション 151–15 (2018)。
Google スカラー
Sheng, B.、Zhang, Y.、Meng, W.、Deng, C.、Xie, S. リハビリテーションにおけるロボット技術の現在と未来。 カー。意見。ニューロール。 29p814–821 (2016)。
Google スカラー
Tejwani、R.、Velazquez、K.、Payne、J.、Bonato、P.、Asada、H. 人間とロボットの自然なコミュニケーションのための力と言語のクロスモダリティ埋め込み。で ロボット工学論文集: 科学とシステム (カリフォルニア州ロサンゼルス、2025年)。
Zhang, Z.、Li, T. & Figueroa, N. 制約付き受動的インタラクション制御: ロボットマニピュレーターの受動性と安全性を活用します。で 2024 IEEE ロボティクスとオートメーションに関する国際会議 (ICRA)13418–13424 (IEEE、2024)。
Petrovic, L.、Zollo, L.、Khatib, O. 人間とロボットの安全な物理的相互作用のためのエネルギーベースの制御。で 2016 実験ロボット国際シンポジウム723–733 (Springer、2017)。
Hogan, N. インピーダンス制御: 操作へのアプローチ。で 1984年アメリカのコントロールカンファレンス304–313 (IEEE、1984)。
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#リアルタイムのコンプライアンス推定とデュアルモーダル制御による適応ロボット誘導
2026-03-19 11:46:00