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部分可观测人机团队中的信念状态推断

机器人学 2025-02-13 v2 人机交互

摘要

我们研究利用来自有限能见度机器人队友的观测来实时估计人类态势感知。在人因学与人机自治团队协作中,人们认识到个体通过内部心理模拟或心理模型来导航其环境。心理模型为态势感知、情境推理和任务规划等认知过程提供信息。在团队协作领域,心理模型包含关于每个队友信念与能力的团队模型,从而无需显式通信即可实现流畅的团队合作。然而,将团队模型应用于人机团队协作的研究尚少。在本研究中,我们比较了两种模型(逻辑谓词模型与大语言模型)在不同能见度条件下估计用户态势感知的性能。结果表明,在我们的领域中,这些方法对低能见度条件具有较强的抗干扰能力,但仍存在提升其整体性能的空间。

关键词

引用

@article{arxiv.2403.11955,
  title  = {Inferring Belief States in Partially-Observable Human-Robot Teams},
  author = {Jack Kolb and Karen M. Feigh},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11955},
  year   = {2025}
}

备注

Published at IROS 2024, project page located at https://github.com/gt-cec/tmm-hri