Apr, 2022

人机交互的实用函数

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TL;DR本文研究人机交互环境下的认知机器人建模问题，提出了一种基于效用的模型来管理机器人的行为，通过效用聚合函数将机器人对事态的责任嵌入到效用模型中。
发现论文，激发创造
  • 基于模型的效用函数

    本文通过两个例子论证了将效用函数表达成环境模型的函数可以避免智能体的行为问题，并讨论了自修改智能体的问题。

    Nov, 2011

  • 机器人和人工智能中应用效用理论的理解：综述

    本文介绍了一种针对多智能体 / 机器人系统的实用模型，旨在引导智能体选择合理的策略，达到其当前需求和学习合作，建立稳定可靠的关系，保证每个组成员的可持续发展，并且提出了几个有前途的研究方向。

    Jun, 2023

  • 人机协作适应性的数学模型

    本文概述了机器人与人合作的概率规划和博弈论算法的研究，包括不确定性建模和对人类内部状态和变化的推理，以及在多个实际场景下实现的具体行为。

    Jul, 2017

  • 人机交互中模型学习的效用

    本文探讨了在机器人学中，构建世界显式模型和直接学习策略两种不同的方式，以及在人机交互中如何应用心理理论对机器人对人的建模对性能的影响，同时也考虑了理论假设不准确时的影响。

    Jan, 2019

  • 当人类不是最佳选择：与风险意识人类合作的机器人

    本文介绍了如何通过风险意识的人类行为模型来安全、高效地进行机器人技术和人类的协同作业过程，旨在预测和规划人类常常表现出的非最优行为。

    Jan, 2020

  • 人机协作的强韧机器人规划

    本研究提出了一种基于马尔可夫决策模型的方法，针对人与机器人合作中存在的不确定性，自动推导出可能的人类行为策略，并提出了一种基于部分可观察的马尔可夫决策过程的机器人计划算法。实验结果表明该方法可实现合作任务的稳定性和高效性。

    Feb, 2023

  • 使机器人能够交流它们的目标

    通过机器模拟对人类推导目标功能的学习过程，选择对人最具信息量的行为，以准确预测机器人在新情境下的行为，为此我们提出了两种候选的近似推断模型，并在自动驾驶领域中进行用户研究，结果表明，某些近似推断模型可以使机器人生成更好的行为示例，从而更好地使用户预测其行为，但我们还需要进一步研究人类从机器人行为示例中的推导过程。

    Feb, 2017

  • 人机协作中的人类适应性博弈模型

    研究人机协作中的不完全适应现象，提出一种基于博弈论的人机部分适应模型，实验结果显示该模型显著提高了人机团队的性能。

    Jan, 2017

  • 基于明确人类心态推理的鲁棒人机协同任务规划

    该研究基于情境评估，提出了一种新颖的解决方案，可以在人机团队合作中帮助机器人预测和模拟人类决策，并通过沟通协调达到信念一致，提高问题解决效率和鲁棒性。

    Oct, 2022

  • 机器人能力和意愿对跨任务基于信任的决策的影响

    本文探讨人类与机器人的协作中，心理模型对信任与决策的影响，并通过一项在线测试发现，人们对机器人的能力和意图的估计与总体自我报告信任强相关。但要做出正确的决策，人们需要（并使用）多面向的心理模型，而不是仅仅校准总体信任水平。

    Sep, 2019