2、人机协作技术：现状与发展

人机协作技术：现状与发展

1. 基于遗憾理论的人机协作决策策略

在人机协作（HRC）领域，为了提供一种接近人类决策方式的策略，研究人员提出了一种基于遗憾理论的决策方法。首先提出共享自主性，随后对其进行改进，融入基于遗憾理论开发的遗憾函数。其假设是，拥有相同心理模型的HRC系统，性能会优于机器人模型与人类模式不同的最优系统。

为了验证这一假设，研究人员在实验室的混合制造单元中，使用Baxter机器人与人类受试者进行实验。通过主观测试来衡量人类在分配方案中的遗憾强度。实验结果表明，基于遗憾的决策方案在减轻工作量和降低任务难度方面具有有效性。

2. 人与多机器人/机器人集群的协作

随着人力成本的增加，人们期望少量人类操作员能够控制大量机器人，仅在关键时刻进行高级指令干预。以下是几种解决该问题的研究方向：

2.1 考虑人类行为不确定性的协作操作

在人机负载共享任务中，为了使机器人适应人类控制动作的不确定性和分歧，提出了一种最优控制方案。该方案引入了一个通用框架来整合人类扳手模型，计算各方的有效扳手，并严格定义了内部扳手的概念。采用风险敏感随机最优控制技术来预测不确定性，帮助机器人最小化人类控制力量与机器人自主控制力量之间的冲突。通过收集人类受试者的实验数据，证明了主动控制策略的优势。

2.2 安全人机交互的机器人行为设计

从多智能体系统的角度出发，为安全的物理人机交互设计自主机器人运动控制器，该设计在工业协作机器人、自动驾驶汽车和医疗机器人等领域具有潜在应用。将人类和机器人都建模为领导者/追随者智能体，并定义了追随者智能体运动的安全区域（集合）。设计了一个安全指数，根据所有智能