源自自然语言指令的具模糊时间要求的机器人任务

自然语言使机器人编程面向大众变得可及。然而，自然语言固有的模糊性给僵化的传统机器人系统带来了挑战。我们聚焦于带有模糊时间要求的指令（例如“几分钟后开始”）。基于先前的机器人学研究，我们引入了模糊技能。这些技能定义了机器人的执行过程，并借助所谓的满意度函数来表征模糊的执行时间要求。此类函数表达了用户对技能执行潜在开始时刻的满意度。当机器人处理多个模糊技能时，满意度函数为执行提供了一个时间容忍窗口，从而基于满意度实现最优调度。我们通过一项用户研究，基于个体用户期望对这类函数进行了泛化。参与者对指令在不同时刻执行时的满意度进行了评分。我们的研究表明，梯形函数最能逼近用户的满意度。此外，结果提示：若执行时间被指定得更靠后，用户会更加宽容。