遥操作中触觉引导模型的选择：基于比较用户研究的指南

遥操作技术广泛应用于危险环境、远程医疗和精密制造等领域，触觉引导通过力反馈显著提升操作员的表现。然而，如何根据具体任务、环境以及操作员的特点，选择最合适的触觉引导模型，一直缺乏系统性的指导。近日，来自AUCTUS实验室的研究人员Alexis Boulay及其同事在EuroHaptics 2026国际会议上发布了一项研究，旨在填补这一空白，提供基于比较用户研究的实用选择指南。

研究团队首先定义了一个统一的数学公式，将三种经典的触觉引导模型——弹簧-阻尼模型、势场模型和引导管模型——统一表示为刚度-阻尼系统的变体，并附有模型特定的引导函数。这使得不同模型可以在同一个框架下进行比较。随后，他们设计了一项用户研究，模拟垂直农业任务中的六种不同环境条件，包括无阻碍的开阔空间、存在障碍物的杂乱环境，以及混合场景。实验中，操作员在遥操作机器人执行任务时，分别体验三种模型的力反馈，并记录其主观感受和客观表现指标。

结果明确显示，没有一种模型在所有场景中占据绝对优势。弹簧-阻尼模型在存在障碍物和其他干扰的杂乱环境中表现最佳，其较强的约束力能够帮助操作员安全、准确地导航；势场模型在开阔空间中效率很高，能够提供平滑的引导力，但在靠近障碍物时，引导力会突然增大，可能导致不稳定甚至碰撞风险；引导管模型则提供了一种平衡的选择，在大多数情况下表现稳定，但缺乏前两者在特定场景下的突出优势。

为了更客观地评估交互质量，研究团队提出了新的评估指标，包括引导力的大小、变化率以及操作路径的偏差等。这些指标不仅反映了系统的物理性能，还与操作员的主观体验密切相关。他们发现，引导力的幅度与操作员报告的主观舒适度和信任度分数之间存在显著相关性。这意味着，通过实时监测引导力的大小，系统可以自动调整模型参数，甚至动态切换模型，以优化操作员的体验和任务绩效。

基于这些发现，研究给出了具体的模型选择建议：在杂乱环境中优先考虑弹簧-阻尼模型；在开阔空间中使用势场模型，但需密切监控操作员与障碍物的距离；如果环境复杂多变，引导管模型是一个稳妥的默认选择。此外，实时评估指标可用于实现自适应的触觉引导，进一步提升遥操作系统的效率和安全性。这项研究为触觉引导系统的设计者提供了重要的参考依据，有望推动遥操作技术在更多领域的应用。