我们的研究旨在通过一套合理的人机相互适应形式化方法，将有限记忆人类的行为方式融入到部分可观测的随机决策模型中，以改善人机团队的表现并保留对机器人的信任。

Jan, 2017

通过学习和适应人体约束，实现实时协作的增强助理智能体在共享自主模式下帮助人类操作者尽可能地减轻工作负荷和不适感。

Mar, 2024

利用机器学习，协助机器人提供个性化支持的研究，采用面向用户的、注重隐私保护的技术，提出长期护理解决方案，解决数据隐私、个性化和用户体验等挑战，以促进协助机器人的负责任整合。

May, 2024

本文提出了一组使用人性化方式设计和构建自动驾驶车辆的原则，旨在应对自动驾驶车辆必须与人类进行互动这一挑战，并通过以人为中心的方法来解决该问题。并通过开发以人为中心的自主驾驶汽车 (HCAV) 为例，说明实现这些原则的方法。

Oct, 2018

构建在技术和社会科学方法的综合基础之上，社会认知机器人是一种跨学科的方法，旨在将人类为中心的目标置于首位，并通过各种研究视角和问题来改进机器人与个体互动以及对社会的影响。

Oct, 2023

本文探讨了社交机器人操作的社会性和公平性决策的重要性，提出了通过避免负面行为而非复制正面行为的新方法学习公平和社交行为。

Feb, 2022

论文探讨了如何将人工智能集成到共享控制范式中，特别关注了人与机器人之间接口的要求和如何在显著减少心理负担和所需的运动技能的同时保持人的参与。

Jun, 2023

共享自主能力使机器人能够推断用户的意图并协助完成任务。然而，当用户想要完成机器人不了解的新任务时，共享自主将阻碍其性能。本文提出机器人可以检测到其意图表述能力的不足并将控制权交还给用户来实现任务，从而使机器人能够进行无阻碍的任务执行并学习到新的意图来更新自己的意图库，并展示了该方法的良好表现和能够实现的全生命周期学习。

Apr, 2021

本文提出一种基于社交线索的多模态融合方法，利用眼神和语言等社交线索实现实时的用户需求识别，这有助于社交机器人适应用户行为和喜好，从而提高用户体验。

Oct, 2021

讨论了人工智能伦理学的研究方向，提出了确保人工智能系统行为符合道德和社会价值的替代方法，并介绍了设计和利益相关者价值观提取方法。

Jun, 2017