尊重你的情绪：基于后悔决策模型的人-多机器人协作

通常，在人机协作背景下对人类决策行为建模时，人的情绪方面被忽略。然而，情绪的影响在某些情况下不仅不可否认而且有益。本工作研究在一人对多机器人协作用于区域搜索应用中，由后悔情绪带来的人-like特征。在此类应用中，任务管理负载被外包给机器人以减轻人的工作负担，使人自由从事更重要的工作。后悔决策模型首先被每个机器人用于决定是否请求人类服务，然后被扩展用于最优排队来自多个机器人的请求。对于机器人在区域搜索中的移动，我们为每个机器人设计了基于动态规划的路径规划算法。仿真表明，人-like特征，即风险寻求与风险规避，确实为人-多机器人团队中的工作负载与性能平衡带来了一些吸引人的效果。