面向人机协同操作的多保真度阻抗调谐

我们研究了在已有先前实验的输入-输出数据时,如何设计人机交互(HRI)系统。具体而言,我们考虑在为新的操作员执行协同操作任务时,如何在其辅助设计中选取最优阻抗。由于个体间存在差异,最适合某一机器人操作员的 design 参数未必是另一操作员的最优参数。然而,通过使用线性自回归(AR-1)高斯过程融合历史数据,可加速搜寻新操作员的最优参数。我们提出了一种仅需输入-输出数据的人机协同操作优化框架。我们建立了 AR-1 模型如何改善 regret 界的方法,并通过数值模拟人机协同操作任务展示了 regret 的改善。此外,我们通过一项额外的数值研究展示了我们方法的输入-输出特性如何针对建模误差提供鲁棒性。