从新手到熟练：基于强化学习的共享自主系统与无人机多任务任务中飞行员的交互

涉及巡检与着陆任务的无人机（UAVs）多任务任务由于深度感知与控制界面的困难，对新手飞行员而言具有挑战性。我们提出了一种共享自主系统以及辅助信息显示，以协助飞行员在无需任何训练的情况下成功完成多任务任务。我们的方法包含三个模块：（1）将视觉信息编码为潜在表示的感知模块，（2）增强飞行员动作的决策模块，以及（3）向飞行员提供额外信息的信息增强模块。决策模块在仿真中使用模拟用户进行训练，并在用户研究（n=29）中未经修改地迁移至真实世界，同时对比了包括习得红/绿光反馈提示与增强现实显示在内的其他辅助信息方案。决策模块未知飞行员的意图，而是从飞行员输入与UAV状态中推断。该助手将着陆与巡检任务的成功率分别从[16.67%与54.29%]提升至[95.59%与96.22%]。在助手辅助下，无经验飞行员取得了与有经验飞行员相似的表现。红/绿光反馈提示使巡检任务所需时间减少19.53%、轨迹长度减少17.86%，参与者因其直观界面与提供 reassurance 而将其评为偏好条件。本工作表明，简单的用户模型可在仿真中训练共享自主系统，并迁移至物理任务以估计用户意图并向飞行员提供有效协助与信息。