Gemensam autonomi integrerar användarinmatning med robotautonomi för att styra en robot och hjälpa användaren att slutföra en uppgift. Vårt arbete syftar till att förbättra prestandan för en sådan människa-robot team: roboten försöker vägleda människan mot en effektiv strategi, ibland mot människans egen preferens, samtidigt behålla sitt förtroende. Vi uppnår detta genom en principiell ömsesidig anpassningsformalism mellan människor och roboter. Vi integrerar en begränsad-minnesanpassad anpassningsmodell av människan i en delvis observerbar stokastisk beslutsmodell, som gör det möjligt för roboten att anpassa sig till en anpassningsbar människa. När människan är anpassningsbar styr roboten människan mot en bra strategi, kanske okänd för människan i förväg. När människan är envis och inte anpassningsbar, följer roboten människans önskemål för att behålla sitt förtroende. I den delade autonomin, till skillnad från många andra vanliga människa-robot samarbetsinställningar, är det bara robotåtgärder som kan förändra det fysiska tillståndet i världen, och de mänskliga målen och robotmålen är inte fullt observerbara. Vi tar itu med dessa utmaningar och visar i ett mänskligt ämnesexperiment att den föreslagna ömsesidiga anpassningsformalismen förbättrar människa-robot-teamets prestanda, samtidigt som man behåller en hög nivå av användartillit till roboten, jämfört med det gemensamma tillvägagångssättet att ha roboten strikt efter deltagarnas önskemål.
Bounded-Memory anpassningsmodell användes i människa-robot ömsesidig anpassning för att förutsäga avsikten med en operatör att upprätthålla förtroendet för tele-approaching ett mål objekt REF.
Human-Robot Mutual Adaptation in Shared Autonomy
{'venue': 'Proceedings of the 2017 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}