韩国科学技术研究院（KIST）智能与交互式机器人中心的Kee-hoon Kim博士团队通过使用肌肉的表面肌电图（sEMG）进行人体演示。
开发了一种教学“阻抗控制机器人”的方法，并且成功地教了一个机器人来像足球运动员一样捕捉掉落的球。
表面肌电图是在肌肉激活过程中产生的电信号，可以在皮肤表面上拾取中国机械网okmao.com。
基于人类肌肉和关节的自然弹性，最近开发的阻抗控制机器人开辟了机器人技术的新时代，而传统的刚性机器人则缺乏。
具有柔性关节的机器人有望能够运行，跳跃障碍并像人类一样进行体育运动。但是，直到最近，仍无法使用教导这种机器人以这种方式运动所需的技术。
KIST研究团队成为世界上第一个使用人体肌肉信号向阻抗控制机器人教授新动作的方法的开发者。
借助该技术，该技术不仅可以检测人的动作，还可以通过sEMG检测到肌肉的收缩，现在机器人已经可以根据人类的演示来模仿动作。
Kee-hoon Kim博士的团队成功地使用sEMG教导机器人在与固体表面接触或弹跳得太远之前，迅速而熟练地捕获迅速下落的球，类似于足球运动员所采用的技能。
SEMG传感器安装在一个人的手臂上，使他可以同时控制机器人快速上下运动的位置和灵活性。
SEMG传感器安装在一个人的手臂上，使他可以同时控制机器人快速上下运动的位置和灵活性。
然后，该人通过个人演示“教”机器人如何捕捉快速下落的球。学习了动作之后，机器人无需任何外部帮助即可熟练地捕捉掉落的球。
这项研究成果表明，人类可以直观地学习到机器人的灵活性，因此受到了广泛的关注，因为它不是通过对机器人运动的数值计算或编程来实现的。
这项研究有望帮助推进人类与机器人之间相互作用的研究，使我们更接近机器人已成为我们日常生活不可或缺的一部分的世界。
金说：“这项研究的重点是向机器人教授人类技能，这是研究人类与机器人之间相互作用的一项重要成就。”