让我们协作：基于遗憾的反应式合成用于机器人操控

随着机器人获得进入以人为中心的世界的能力，它们需要能够实现智能高效交互的形式化方法与算法。这具有挑战性，特别是对于可能需与人协作、执行复杂任务的机械臂而言。已有工作通过反应式合成解决该问题，并在假设人类为对抗者的前提下为机器人生成保证任务完成的策略。尽管该假设给出了可靠解，却导致一个对人类意图无感知的“不友好”机器人。我们通过运用遗憾（regret）概念放宽该假设。我们确定了适宜的遗憾定义，并开发了最小化遗憾的合成框架，使机器人在可能时寻求合作，同时保持任务完成的保证。我们通过多个案例研究说明了框架的有效性。