Marie Muehlhaus

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Muehlhaus 等人比较了肩部外骨骼在不同驱动水平下四种触觉通知通道的感知效果，发现触戳检测最快，热感通知与运动自然融合，本体感觉通知传达最强紧迫感。

Muehlhaus 等人提出利用肘部外骨骼传递本体感受反馈，发现增强用户运动的提示在准确性和偏好上更优，为身体驱动系统的安全交互提供了新思路。

Wagmann 等人提出 MotionStyler 系统，通过手臂外骨骼提供本体感觉运动反馈，将用户动作与化身运动风格对齐，显著增强 VR 环境下的化身化身感。

Muehlhaus等人设计ExoKit工具包，通过模块化硬件组件和功能抽象简化外骨骼交互原型制作，支持命令行、GUI等多种编程接口。

Abadian 等人构建3HANDS数据集，收集人机物体传递交互用于训练生成模型，在用户研究中显著提升传递自然度并降低身体负担。

Abadian 等人开发 WRLKit 计算设计工具，通过捕获用户身体尺寸和动态姿态，自动生成适配特定身体位置和工作空间的个性化可穿戴机械肢体结构，降低设计门槛。

Muehlhaus 等人通过征集研究（N=14）提供可穿戴机器人手臂的交互集，揭示用户偏好的身体部位与输入模式，为WRA即兴交互设计提供依据

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