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W. Evan Johnson博士-PHRI-罗格斯大学W. Evan Johnson博士-PHRI-罗格斯大学
2022-Present Professor of Medicine , Division of Infectious Disease, Department of Medicine, Rutgers New Jersey Medical School 2022-Present Professor of Biostatistics , Department of Biostatistics and Epidemiology, Rutgers University School of Public Health 2021-Present Adjunct Professor , Department of Mathematics, Southern Utah University 2020-2022 Founding Faculty , Faculty of Computing and Data Sciences, Boston University 2015-2022 Associate Professor of Medicine , Division of Computational Biomedicine, Depart- ment of Medicine, Boston University School of Medicine 2015-2022 Associate Professor of Biostatistics , Department of Biostatistics, Boston University School of Public Health 2011-2015 Assistant Professor of Medicine , Division of Computational Biomedicine, Department of Medicine, Boston University School of Medicine 2011-2015 Assistant Professor of Biostatistics , Department波士顿大学公共卫生学院生物统计学，2008-2018 2002 - 2003年，杨百翰大学统计系教学助理，2002-2003
控制、机器人和自主系统年度回顾体现沟通：机器人和人类如何通过物理交互进行沟通
早期对物理人机交互 (pHRI) 的研究必然侧重于设备设计——创建兼容和传感硬件，如外骨骼、假肢和机械臂，使人们能够安全地与机器人系统接触并交流他们的协作意图。随着硬件功能已足以满足许多应用的需求，并且计算能力越来越强大，支持流畅和富有表现力地使用 pHRI 系统的算法已开始在确定系统的实用性方面发挥重要作用。在这篇评论中，我们描述了一系列用于调节和解释 pHRI 的代表性算法方法，描述了从基于物理类比的算法（如导纳控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些方法利用了多模态通信渠道。现有的算法方法在很大程度上支持特定于任务的 pHRI，但它们不能推广到多功能的人机协作。因此，在整个评论和我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的具身
对控制，机器人技术和自主系统的年度审查体现的交流：机器人和人如何通过身体互动进行沟通
早期研究人类机器人相互作用（PHRI）的必要集中在设备设计上 - 创建合规和有传感的硬件，例如外骨骼，假肢和机器人臂，使人们能够安全地与机器人系统接触，并涉及他们的协作意图。由于硬件功能已经足够许多应用程序，并且随着计算变得更加功能，支持流利和表达性PHRI系统的算法已经开始在确定系统的有用方法中发挥着重要作用。在这篇综述中，我们描述了调节和解释PHRI的代表性算法方法的选择，描述了基于物理类比的算法（例如入学控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些计算方法利用了多态通信通道的优势。现有的算法方法在很大程度上可以实现特定于任务的PHRI，但它们并不能够与多功能的人类与机器人协作有关。在整个评论中以及我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的体现
基于人体运动预测和自适应阻抗控制的轨迹自适应人机物理交互框架
摘要 — 物理人机交互 (pHRI) 在机器人中起着重要作用。为了使人类操作员能够轻松适应与机器人的交互，应实现 pHRI 中的最小交互力。本文提出了一种 pHRI 框架，使机器人能够自适应地调节其轨迹，以最小化交互力和较小的位置跟踪误差。首先通过性能评估指数更新的交互力来调整机器人的轨迹。然后，基于自回归 (AR) 模型预测人手运动以进一步调整轨迹。第三，开发了一种自适应阻抗控制方法，使用表面肌电图 (sEMG) 信号更新机器人阻抗控制器中的刚度，以实现机器人与环境的顺从交互。该方法允许人类操作员通过交互力、手部运动和肌肉收缩与机器人交互。通过研究所提出方法的性能，交互力降低，并实现了良好的位置跟踪精度。对比实验证明了所提出方法的增强性能。
使用脑电图和认知异常来区分双相情感障碍的机器学习方法
1 1计算机科学和数学系，艾米尔卡比尔技术大学，德黑兰，伊朗，2个精神病学系，心理社会健康研究所（PHRI），心理健康研究中心，伊朗医学科学学院，伊朗医学院医学院，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，3个研究所研究所研究所研究所，伊朗研究所研究，委员会研究。德黑兰医学科学，伊朗，德黑兰医学科学大学5号，伊朗，伊朗的精神病学系51计算机科学和数学系，艾米尔卡比尔技术大学，德黑兰，伊朗，2个精神病学系，心理社会健康研究所（PHRI），心理健康研究中心，伊朗医学科学学院，伊朗医学院医学院，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，3个研究所研究所研究所研究所，伊朗研究所研究，委员会研究。德黑兰医学科学，伊朗，德黑兰医学科学大学5号，伊朗，伊朗的精神病学系5
Andrew Farb，MDCV - ThéoPezelIsabelle Lordereau博士，AmgenIsabelle Lordereau博士，Amgen
伊莎贝尔（Isabelle）已经开发并监督了CV领域中重要药物的发射和生长（氯吡格雷，康德帕氏素，阿apixaban和evolocumab）。她已经与许多科学社会及其董事会建立了可信赖的关系：ESC，ACCP，AHA和ACC成员以及PHRI，TIMI和心脏分解组。她在团队中工作，以获得EMA，FDA以及欧洲HTA机构的报销以及报销的批准。
对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
使用4D BIM
人类活动识别（HAR）是机器人相互作用（PHRI）任务的机器人感知的关键成分。在施工机器人技术中，机器人对工人活动具有准确而强大的感知至关重要。这种增强的看法是在工业环境中值得信赖和安全的人类机器人协作（HRC）的基础。许多开发的HAR算法缺乏确保无缝HRC的鲁棒性和适应性。最近的作品采用了多模式方法来增加特征注意事项。本文进一步扩展了先前的研究，包括4D构建信息建模（BIM）计划数据。我们创建了一条管道，该管道将高级BIM计划活动转换为一组低级任务。框架然后将此子集用作限制HAR算法可以预测活动的解决方案空间的工具。通过通过4D BIM计划数据限制此子空间，该算法的机会更高，可以从本地化设置中较小的可能性池中预测实际可能的活动，而不是在每个点计算所有全球可能性。结果表明，所提出的方法在不利用BIM数据的情况下实现了基本模型的更高置信度预测。
审阅者清单名称：R2实现人类机器人和谐的关键障碍
人类的标志是我们创建增强我们功能的工具的能力，而内在的机器人是迄今为止此类工具中最复杂，最强大的机器人。机器人可以增强人类运动功能，学会提高和提高自己的自主技能，并提供通过协作来实现固有的人类和机器人能力的潜力。并不能保证实现这种共同自主权的态度。自然的人类适应和编程的机器人适应可能不会有效地协同作用，从而导致合作任务绩效并没有比单独完成任务的任何代理人更好，甚至更糟。此外，物理世界中的人类机器人相互作用可能会带来严重的后果，例如人身伤害和设备损害。因此，协作机器人算法的谨慎设计对于防止因与人类的无效和不安全相互作用而导致的负面序列至关重要。人类与机器人之间的合作受到了两种（或可能更多）代理之间相互作用的双向性质的严重影响1。人类和机器人的反馈回路显示了每个代理的控制（决策），植物（物理实施例）和感应（受到启示）块。互动箭头将机器人，人类和任务障碍物连接起来，象征着人类和机器人之间的动作和实时响应的同时和双向改变，以实现综合任务目标。在这里，我们认为将发生身体人类机器人互动（PHRI）的下一个重大突破尽管实现最佳共享性能需要考虑这两个反馈循环，但机器人循环比文献中的人类循环更加关注。