未来骨科医工融合—文献集萃（二十）通过显式和隐式机器人- 人类通信实现高效且值得信赖的社交导航

发布日期： 2025-02-16 18:12:35 阅读量： 2

摘要

在本文中，我们提出了一个规划框架，该框架在移动机器人导航期间结合使用隐式（机器人运动）和显式（视觉/音频/触觉反馈）通信。首先，我们开发了一个模型，该模型可以近似人类导航中的连续运动和离散行为模式，并考虑隐式和显式通信对人类决策的影响。该模型将人类近似为最佳代理，并通过逆强化学习获得奖励函数。其次，规划者使用该模型来生成可最大限度提高机器人透明度和效率的交流动作。我们在移动机器人上实现了规划器，使用可穿戴触觉设备进行显式通信。在对室内人机对正交交叉情况的用户研究中，机器人能够主动向用户传达其意图，以避免碰撞并促进有效的轨迹。结果表明，与简单地执行避免碰撞相比，规划器生成的计划更容易理解，减少了用户的工作量，并增加了用户对机器人的信任。本文的主要贡献是对用于社交导航的显式通信（以及隐式通信）进行整合和分析。

方法

1、规划框架设计：

规划器结合了显性和隐性通信，显性通信通过信号明确表达意图（如灯光、声音等），隐性通信通过路径或速度调整让人类推测意图。

依赖一个概率模型来预测人类的运动，预测人类在导航场景中的行为以主动规划机器人路径。

2、概率模型：

使用逆强化学习 (IRL, Inverse Reinforcement Learning) 训练模型，提取人类导航行为的规律，构建一个可以动态预测人类运动的模型。

3、实验设计：

仿真实验：对规划算法进行大规模验证，评估效率、透明度以及意图表达能力。

用户研究：用真实的移动机器人进行实验，通过主观问卷与客观行为数据测量用户的信任度、操作负担和对机器人意图的理解程度。

4、对比方法：

与不结合预测模型的传统避碰算法进行对比。

总结

1、结合显性与隐性通信的规划框架可以显著提高机器人社会导航的透明度和效率。

2、实验结果表明，该方法不仅提升了用户对机器人意图的理解，还显著减少了用户的操作负担，同时提高了对机器人的信任感。

3、尽管研究取得了积极成果，规划框架的计算复杂度和预测模型的适用性仍需进一步优化，尤其是在复杂场景中的推广和实时性改进方面。

创新点

1、显性与隐性通信的结合：

机器人同时利用显性通信（明确表达意图）和隐性通信（潜移默化传递信息）来增强人机交互的透明度和自然性，这是传统方法较少涉及的组合策略。

2、预测人类导航行为的概率模型：

采用逆强化学习构建人类运动预测模型，从而为机器人提供主动规划能力，使其能够生成更符合人类预期的交互动作。

3、用户信任度的探索：

在实验中首次系统性地将显性与隐性通信的结合与用户信任度联系起来，为研究机器人透明度与信任度提供了新的视角和实验证据。

4、社会导航的实验证明：

通过仿真和真实场景中的用户实验，验证了该方法在提高机器人透明度、用户信任和意图表达方面的有效性，为机器人社会导航提供了可参考的解决方案。

文献来源：https://ieeexplore.ieee.org/document/8967120/

利益冲突说明：

1. 本文献研究得到了斯坦福大学人工智能实验室、斯坦福大学医学院和斯坦福大学商学院"以人为中心的人工智能种子资助计划"的支持。

2.本内容不存在研究者、伦理委员会与公开研究成果有关的利益冲突

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