工业类活动中人体运动可操作性的分析与迁移

人类在执行不同类型的工业任务时表现出卓越的学习、规划与适应能力。在具备关于任务要求的一定知识后，人类能够预期特定技能的执行为其肢体运动做规划。例如，当一名操作员需要在表面上钻孔时，其肢体姿态会变化以保证一种与钻孔任务规范相容的稳定构型，例如施加垂直于表面的力。因此，我们有兴趣分析工业活动中人类手臂的运动模式。为此，我们的分析建立在所谓的可操作性椭球之上，它刻画了依赖于姿态的沿不同任务方向执行运动与施加力的能力。通过对人体运动可操作性的透彻分析，我们发现椭球形状依赖于任务，且常比经典可操作性指标提供关于人体运动的更多信息。此外，我们展示了如何通过学习一个概率模型并采用可操作性跟踪控制器，依据预定义控制层级作用于任务规划与执行，将可操作性模式迁移至机器人。