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

提出一种基于 answer set programming 的协作装配方法，结合常识推理和丰富的通信行为，用于应对组装过程中的不确定性，适用于现实世界中的协作任务，如家具组装等。

Aug, 2020

通过将重复且对人体有需求的建筑任务交给机器人，可以减少工人在职业伤害上的曝光。为了成功地将工人的巧妙而适应性的手工建筑工艺技能转移到机器人身上，我们提出了一种沉浸式云机器人虚拟演示框架，该框架数字化了演示过程，消除了对重型建筑物的重复物理操纵的需求，不仅如此，还利用了分层模仿学习（HIL）模型将人类操作技能分解为顺序和反应子技能，通过委派建筑工作的物理压力给经过人类训练的机器人，该框架促进了在建筑行业中包容具有不同体能和教育背景的工人。

Sep, 2023

通过使用一个新型的人机协作系统，允许人类操作员与机器人共同控制机器人末端执行器，从而实现了同时进行人类示范收集和机器人操作教学，以提高数据收集效率和降低人类适应性需求。

Jun, 2024

本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

Mar, 2020

该研究调查了协作机器人在简单和复杂组装任务中的合作效果，发现与协作机器人一起工作可以减少任务复杂度对工作负荷和产出质量的影响，但会增加完成任务所需的时间和手势数量，研究结果可帮助开发人员和利益相关者了解在生产链中引入协作机器人的影响。

May, 2024

该研究提出了一个利用无人干预的关节行动示范学习人类用户模型的框架，以便机器人能够计算出一项与人类的合作任务相适应的鲁棒策略。该框架利用无监督学习算法将示范动作序列聚集到不同的人类类型中，并使用逆强化学习算法学习代表每种类型的奖励函数。最后，该方法得到了验证，并在实验室中演示了同一个人类与小型工业机器人配合完成任务的可能性。

May, 2014

本文提出了一个创新的基于视觉感知的语义 HRC 系统 GoferBot，它能够在未经过结构化、多人和动态的环境中感知和理解人的行为，实现高效且直观的协作任务。该系统通过视觉感知纯粹的语义信息，融合了视觉伺服模块、人类动作预测模块和视觉交接模块，可用于实现装配任务。

Apr, 2023

本文介绍了一种通过虚拟现实人类任务演示自动生成可执行机器人控制程序的系统，利用常识知识和基于游戏引擎的物理，以及自动路径规划和代码生成，实现了具有表现力和通用性的任务表示，在强力抓取和放置机器人购物助手的场景中进行了演示。

Jun, 2023

本文介绍使用干预性策略学习的方法来解决机器人操作任务中必须经过精确定序的地方的问题，提出一种 6 自由度机器人操作任务的数据采集系统，并开发了一个简单而有效的算法来收集新数据以遍历通过这些难点，使用干预策略学习的代理在机器人的线路穿线任务和制造咖啡任务中的表现优于其他多种基线算法。

Dec, 2020