本文探讨了人机交互中的力量估计与调整，提出了一种新型力量系统，包括力量估计器（SE）和基于SE的蒙特卡洛树搜索（SE-MCTS）。实验结果表明，该方法在力量预测和调整方面显著优于现有技术，提升了人机交互效果。

该研究提出了一种基于频域动态基础的图像方法，用于微创机器人手术中的力量估计。通过推断图像空间中的运动基础并构建环境的图像空间机械模型，可可靠地估计点接触力。该方法在定量和定性分析方面表现良好。

本研究使用dVRK-Si研究了基于神经网络的力量估计方法的鲁棒性和泛化能力，并与基准方法进行了比较。结果显示神经网络方法在两个系统上提供了可比较的力量估计准确性。