非全时有效人类决策下的人机共享自主方法

摘要：

在人机共享自主中,人和智能机器以互补的能力共同完成实时控制任务,以实现双方单独控制无法达到的性能.现有的许多人机共享自主方法倾向于假设人的决策始终"有效",即这些决策促进了任务的完成,且有效地反映了人类的真实意图.然而,在现实中,由于疲劳、分心等多种原因,人的决策会在一定程度上"无效",不满足这些方法的基本假设,导致方法失效,进而导致任务失败.本文提出了 一种新的基于深度强化学习的人机共享自主方法,使系统能够在人类决策长期无效的情况下完成正确的目标.具体来说,我们使用深度强化学习训练从系统状态和人类决策到决策价值的端到端映射,以显式判断人类决策是否无效.如果无效,机器将接管系统以获得更好的性能.我们将该方法应用于实时控制任务中,结果表明该方法能够及时、准确地判断人类决策的有效性,分配相应的控制权限,并最终提高了系统性能.

关键词：人机系统、共享自主、非全时有效决策、深度强化学习、仲裁

所属期刊栏目：52

分类号：TP391;TP273;TP181

资助基金：科技创新新一代人工智能重大专项资助项目2030;2018AAA0100800

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2165-2177