17、机器人的混淆、欺骗与谎言策略

机器人的混淆、欺骗与谎言策略

在机器人的应用场景中，为了保护敏感信息、与不同类型的观察者进行有效交互，机器人需要采用多种策略，包括混淆、欺骗以及在特定情况下使用谎言。下面将详细介绍这些策略及其相关问题的解决方案。

1. 欺骗策略

除了混淆策略外，机器人还可以运用欺骗行为来隐藏敏感信息。混淆是用多个诱饵候选目标迷惑对手，而欺骗则是让其中一个诱饵候选目标看起来比机器人的真实目标或活动更有可能。

为了欺骗敌对观察者，机器人需要了解他们的目标或计划识别模型。通过结合人类识别目标或计划的推理能力，机器人可以合成能欺骗敌对观察者的行为，使其相信诱饵候选目标就是真实目标。

在以往的研究中，在观察者能完全观察到机器人活动的路径规划场景中，已经对机器人目标的欺骗行为合成进行了研究。为了成功欺骗敌对观察者，机器人的计划需要在实现诱饵目标时结束。但实际上，机器人的主要目标是实现其真实目标。因此，在观察者能完全观察到机器人活动的情况下，欺骗行为可能难以合成。

为了解决这个问题，文献中研究了与目标相关的最大概率半径的概念。这是目标位置周围的一个半径，在这个半径内，该目标成为最有可能的目标。因此，机器人可以在到达其真实目标的最大概率半径区域之前维持欺骗。

2. 多观察者同时混淆与可读性

在存在多种不同类型观察者的场景中，混淆策略至关重要。其中一些观察者可能是敌对的，而另一些则是合作的。在这种情况下，机器人必须确保其行为对合作观察者具有可读性，同时对敌对观察者具有混淆性。

例如，在足球比赛中，球员可能会使用假动作来迷惑对手，同时向队友发出信号。合成一种对不同观察者既具有可读性又具有混淆性的单一行为是一项重大