面向情境自适应机器人解释的 Petri 网方法
机器人学
2025-09-18 v1
摘要
在人机交互中，机器人必须以自然且透明的方式进行通信，以培养信任，这需要根据情境调整其通信方式。本文提出使用Petri网(Petri nets, PNs)来建模用于自适应机器人解释的情境信息。Petri网提供了一种形式化、图形化的方法，用于表示并发动作、因果依赖和系统状态，使其适用于分析人类和机器人之间的动态交互。我们通过一个场景演示了这一方法，该场景中机器人根据情境线索（如用户注意力和存在）提供解释。模型分析确认了关键属性，包括无死锁性、情境敏感可达性、有界性和活性，显示Petri网在设计和验证人机交互中的情境自适应解释方面的鲁棒性和灵活性。
引用
@article{arxiv.2509.13861,
title = {Using Petri Nets for Context-Adaptive Robot Explanations},
author = {Görkem Kılınç Soylu and Neziha Akalin and Maria Riveiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13861},
year = {2025}
}
备注
In proceedings of TRUST 2025 (arXiv:2509.11402), a workshop at IEEE RO-MAN 2025: https://www.ro-man2025.org/