Human Modeling in Physical Human-Robot Interaction: A Brief Survey

机器人学 机器人 人工智能 人机交互 人机交互 更安全的 计算机科学 控制(管理) 模拟 工程类 计算机安全
作者
Cheng Fang,Luka Peternel,Ajay Seth,Massimo Sartori,Katja Mombaur,Eiichi Yoshida
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:8 (9): 5799-5806 被引量:7
标识
DOI:10.1109/lra.2023.3296349
摘要

The advancement and development of human modeling have greatly benefited from principles used in robotics, for instance, multibody dynamics laid the foundations for physics engines of human movement simulation, and the robotics and control theory were used to contextualize human sensorimotor control. There are many common interests and interconnections between the fields of human modeling and robotics. In recent years, as robots have become safer and smarter, they actively participate in our lives and help us in various scenarios. Roboticists need tools and data from human modeling to build next-generation robots that better assist humans. In this survey, we focus on the connections between physical human-robot interaction and human modeling. On one hand, human neuromusculoskeletal and sensorimotor control models provide novel insights into the human response that robots can utilize to improve human performance. On the other hand, robots are becoming instrumental in quantifying the performance of the (neuro)musculoskeletal system. Thus, the combined use of human modeling and robotic methods in physical human-robot interaction can lead to both improved human understanding and functional assistance.

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