研究人员使用 Wizard-of-Oz 方法应用于多模态人机对话实现自然的士兵与机器人交互，工作中考虑了两个巫师代表了机器人导航和对话管理软件组件，研究发现巫师之间的劳动分工是可行的。

Mar, 2017

本文介绍了一种新型用户界面，用于便捷地通过”Wizard-of-Oz“方式收集人机对话数据，并通过使用开放参数的模板，快速地产生各种语言表达，进而发展适用于机器人导航的自然步伐和服务的对话系统。

Oct, 2017

本研究介绍了一种新的指向培训具有多模态输入上下文的代理，以及执行与其相关的多模态操作的模型 SIMMC，提供了两个 SIMMC 数据集，以及多个评估协议。

Jun, 2020

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

为满足弱势群体（如老年人、儿童和残障人士）在日常任务中对辅助技术的需求，提供适应他们多样化需求的基于人工智能的先进辅助解决方案的研究依然稀缺。为了填补这一空白，我们定义了一个重要而新颖的挑战 —— 智能帮助，旨在为残障人士提供主动且适应性支持，以应对各种任务和环境中的动态目标。通过利用 AI2-THOR 构建一个新的交互式 3D 真实家庭环境，我们引入了一个创新的对手建模模块，用于精确理解主要代理人的能力和目标，以优化辅助代理人的辅助策略。严格的实验验证了我们模型组件的有效性，并展示了我们整体方法在对比基准的优越性。我们的研究结果展示了人工智能辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。

Apr, 2024

介绍了一种符号认知架构 CASPER，运用定性空间推理来实现智能机器人理解他人意图并协作完成任务的目的。通过模拟的厨房环境测试表明，机器人可以识别正在进行的目标并适当地协作完成任务。这是一个新型的定性空间关系应用于人机交互意图读取问题的方法。

Sep, 2022

提出和评估一种新颖的方法，在不依赖任何存储数据或预训练的情况下，在 LLM 代理之间进行知识蒸馏，以实时保留人类角色扮演中的独特语境，并评估我们的系统在模拟的真实世界任务中表现更好。

Mar, 2024

本论文针对认知机器人控制架构中的知识管理问题，提出了一种支持感知运动表示和语义表示之间中介和提供数据驱动服务的内在记忆结构，并且对基于该结构的 ArmarX 机器人软件框架进行了评估。

Jun, 2022

人与机器协作中，提出了一种基于可解释人工智能（XAI）框架的思维感知沟通技术，借助贝叶斯推理算法，机器建立了人类用户的层次化精神模型，并生成自身思维的解释，实验证明该方法显著提高了协作表现和机器被用户感知的程度。

Jul, 2020

利用强化学习快速学习人类模型，从而在智能辅助控制系统中通过 MIRROR 方法进行有效的人际通信规划。

Mar, 2022