人机协作：从心理学到社交机器人

May, 2017

人机协作：从心理学到社交机器人

Human-Robot Collaboration: From Psychology to Social Robotics

Judith Bütepage, Danica Kragic

TL;DR通过结合心理学和神经科学的成果，利用具有体验的机器人技术，实现智能化人机协同决策，并探讨了此方法在实现体验化人机协同合作方面的应用与研究。

Abstract

With the advances in robotic technology, research in human-robot collaboration (HRC) has gained in importance. For robots to interact with humans autonomously they need active decision making that takes human partners into account. However, state-of-the-art research in HRC does often a

human-robot collaboration active decision making embodied approach sensorimotor patterns physical collaboration

发现论文，激发创造

物理人机协作中的神经适应

通过应用认知冲突信息，利用强化学习在闭环环境中调整机器人策略，并与开环设置进行对比，实验结果表明，闭环神经自适应框架成功地降低了物理人机协作中的认知冲突水平，从而提高了人机协作的平滑性和直观性。这些结果显示出了通过脑电图 (EEG) 信号的神经自适应方法在未来物理人机协作控制系统中的可行性。

Sep, 2023

积极的人机协作组装：利用人类意图预测和稳健安全控制

本文介绍了一种集成框架，用于支持主动的人机协作，并解决了数据稀缺、人员行为多样、交互安全不确定等问题。实验表明，该框架在 Kinova Gen3 机器人的组装任务中，能有效地提高任务效率，以及确保主动协作的安全性。

Jun, 2023

适用于协助车间任务的灵活人机合作模型

本文提出了一种名为 FlexHRC 的传感、表示、规划和控制架构，可用于人机灵活协作，以便制造业从协作机器人的关键好处中获益。该架构依赖于可穿戴传感器用于人类动作识别，AND/OR 图用于表示和推理合作模型，以及任务优先框架用于将动作计划与机器人运动规划和控制分离。

Jul, 2017

实际人机协作强化学习