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远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化（包括三个子组件：所有权、代理和自我定位）可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是，这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理，并从文献中提出支持每个前提的发现：（1）大脑可以具身化非身体物体（例如，机器人手），（2）具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发，（3）具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性，以及（4）具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明，通过介导的感觉运动交互，可以在各种虚拟和真实的体外物体（包括假肢、化身和机器人）上诱导化身。此外，非人类形态也可以实现化身，包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论，没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要，多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而，多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和（灵巧的）任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而，用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论，所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持，这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针，并确定了一些重要的研究课题。
通过具体化实现远程操作增强
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