一项富有成果的合作是基于彼此技能的相互知识，以及传达自己的限制并提出替代方案以使任务执行到合作者的能力的可能性。本文旨在通过提出一种新颖的沟通控制体系结构来在人机协作环境中复制这种情况。利用控制屏障功能，机器人知道其（动态）技能和限制，并且由于本地预测指标，它能够评估是否可以执行请求的任务，如果没有，则可以通过放松来提出替代方案一些约束。控制器与通信基础架构相连，该基础架构使人类和机器人能够建立有关任务的双向交流，并对人类进行有关机器人行为的明智决定。提出了比较实验验证。
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通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。
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从事协作活动的人类自然能够通过多模式交流将其意图传达给队友，这是由明确和隐性的提示组成的。同样，可以通过使机器人能够通过多个沟通渠道将其意图传达给人类队友，从而实现更自然的人类机器人协作形式。在本文中，我们假设如果协作机器人能够以直观的方式将他们的动作预期到人类队友，则可以进行更好的沟通。为了支持这种说法，我们提出了一个机器人系统的架构，通过该架构，机器人可以通过该架构将计划的动作传达给人类队友，以利用由现代头部安装的显示器提供支持的混合现实接口。具体而言，在人类队友的角度叠加到真正的机器人的机器人全息图显示了机器人的未来运动，使人类可以事先理解它们，并可能以适当的方式对它们做出反应。我们进行了初步的用户研究，以评估复杂的协作任务中提出的预期可视化的有效性。实验结果表明，通过采用这种预期的沟通模式可以改善和自然的协作。
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本文对人机对象切换的文献进行了调查。切换是一种协作的关节动作，其中代理人，给予者，给予对象给另一代理，接收器。当接收器首先与给予者持有的对象并结束时，当给予者完全将物体释放到接收器时，物理交换开始。然而，重要的认知和物理过程在物理交换之前开始，包括在交换的位置和时间内启动隐含协议。从这个角度来看，我们将审核构成了上述事件界定的两个主要阶段：1）预切换阶段和2）物理交流。我们专注于两位演员（Giver和Receiver）的分析，并报告机器人推动者（机器人到人类切换）和机器人接收器（人到机器人切换）的状态。我们举报了常用于评估互动的全面的定性和定量度量列表。虽然将我们的认知水平（例如，预测，感知，运动规划，学习）和物理水平（例如，运动，抓握，抓取释放）的审查重点，但我们简要讨论了安全的概念，社会背景，和人体工程学。我们将在人对人物助手中显示的行为与机器人助手的最新进行比较，并确定机器人助剂的主要改善领域，以达到与人类相互作用相当的性能。最后，我们提出了一种应使用的最小度量标准，以便在方法之间进行公平比较。
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本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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最近的自主代理和机器人的应用，如自动驾驶汽车，情景的培训师，勘探机器人和服务机器人带来了关注与当前生成人工智能（AI）系统相关的至关重要的信任相关挑战。尽管取得了巨大的成功，基于连接主义深度学习神经网络方法的神经网络方法缺乏解释他们对他人的决策和行动的能力。没有符号解释能力，它们是黑色盒子，这使得他们的决定或行动不透明，这使得难以信任它们在安全关键的应用中。最近对AI系统解释性的立场目睹了可解释的人工智能（XAI）的几种方法;然而，大多数研究都专注于应用于计算科学中的数据驱动的XAI系统。解决越来越普遍的目标驱动器和机器人的研究仍然缺失。本文评论了可解释的目标驱动智能代理和机器人的方法，重点是解释和沟通代理人感知功能的技术（示例，感官和愿景）和认知推理（例如，信仰，欲望，意图，计划和目标）循环中的人类。审查强调了强调透明度，可辨与和持续学习以获得解释性的关键策略。最后，本文提出了解释性的要求，并提出了用于实现有效目标驱动可解释的代理和机器人的路线图。
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远程运行是一种广泛采用的策略，用于控制需要高度灵巧运动和关键高级智力的复杂任务的机器人操纵器。经典的远程操作方案基于操纵杆的控制，或基于更直观的接口，这些界面将用户臂运动直接映射到一个机器人臂的运动中。当执行给定任务需要可重新配置的多个机器人ARM系统时，这些方法会限制。实际上，两个或多个机器人臂的同时进行近距离运行可以扩展操纵单元的工作空间，或增加其总有效载荷或提供其他优势。在可重新配置的多臂系统的不同阶段中，每个机器人可以充当独立的手臂，也可以充当一对合作的手臂，或者是虚拟大型机器人手的手指之一。该手稿提出了一个新型的远程注射框架，可以使个人和组合任何数量的机器人臂控制。多亏了设计的控制体系结构，人类操作员可以直观地选择提出的控制方式和操纵器，以使任务方便地通过用户界面执行。此外，通过Tele-Tele-Inverance范式，该系统可以通过让机器人模仿人类操作员的手臂阻抗和位置参考来解决需要物理互动的复杂任务。拟议的框架已通过8个主题，控制4个弗兰卡·埃米卡·熊猫机器人，并用7多杆执行远程触发任务。实验的定性结果向我们展示了我们框架的有希望的适用性。
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任务（SOT）控件允许机器人同时实现根据错误空间中（在）平等约束方面提出的许多优先目标。由于这种方法在每个时间步长求解了一系列二次程序（QP），而无需考虑任何时间状态的演变，因此适用于处理局部干扰。但是，其限制在于处理需要非二次目标才能实现特定目标的情况，以及应对控制干扰的情况，需要在本地进行次优的行动。最近的作品通过利用有限状态机器（FSM）来解决这一缺点，以使机器人不会陷入本地最小值的方式组成任务。然而，反应性和模块化之间的内在折衷是FSM的表征使它们在动态环境中定义反应性行为不切实际。在这封信中，我们将SOT控制策略与行为树（BTS）相结合，该任务切换结构在反应性，模块化和可重复使用方面解决了FSM的某些局限性。 Franka Emika Panda 7-DOF操纵器的实验结果显示了我们框架的稳健性，该框架使机器人可以从SOT和BTS的反应性中受益。
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机械化新鲜市场水果的手工采伐构成了水果产业可持续性的最大挑战之一。在手动收获草莓和桌葡萄等新鲜市场作物时，拾取器花费大量的时间行走，将全托盘携带到领域边缘的收集站。增加对这种作物的收获自动化的一步是部署运输空和全托盘的收获辅助协作机器人（共用机器人），从而通过减少拾取器的非生产步行时间来增加收获效率。这项工作介绍了在商业草莓收获过程中开发合作机器收获援助系统及其评估。在系统的核心上，提示了一种预测随机调度算法，其最小化了预期的非拾取时间，从而最大化了收获效率。在评估实验期间，当机器人到拾取器的比例为1：3时，共同机器人将平均收获效率提高约10％并将平均非生产时间减少60％。在这项工作中开发的概念可以应用于机器人收获艾滋病，用于其他手动收获的作物，这些作物涉及用于行走的作物运输。
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机器人的目前研究标准要求机器人控制器开发的一般方法。在辅助机器人域中，人机互动起到了实质性的作用。特别是，人类产生影响机器人控制系统的意图。在文章中，提出了一种方法，用于创建辅助机器人的控制系统，这对由语音命令，按钮或操作员控制台提供的用户意图作出反应。整个方法应用于由定制的Tiago机器人和其他硬件组件组成的真实系统。在该平台上进行的示例性实验说明了辅助机器人中的人机界面多样化的动机。
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我们的世界越来越被具有不同自治程度的智能机器人所笼罩。为了将自己无缝整合到我们的社会中，即使在没有人类的直接投入的情况下，这些机器也应具有导航日常工作复杂性的能力。换句话说，我们希望这些机器人了解其合作伙伴的意图，以预测帮助他们的最佳方法。在本文中，我们介绍了Casper（社会感知和在机器人中参与的认知体系结构）：一种象征性认知体系结构，使用定性的空间推理来预测另一个代理的追求目标并计算最佳的协作行为。这是通过平行过程的集合来执行的，该过程对低级动作识别和高级目标理解进行建模，这两者都经过正式验证。我们已经在模拟的厨房环境中测试了这种体系结构，我们收集的结果表明，机器人能够认识到一个持续的目标并适当合作实现其成就。这证明了对定性空间关系的新使用，该空间关系应用于人类机器人相互作用领域的意图阅读问题。
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技术进步越来越多地想象在日常生活中与人互动的机器人的使用。人类机器人协作（HRC）是探索人与机器人之间在认知和身体层面上完成共同目标期间的相互作用的方法。在HRC Works中，通常建立一个认知模型，该模型从环境中收集输入，并从用户那里详细说明并将其转化为机器人本身可以使用的信息。机器学习是建立认知模型和行为障碍的最新方法，在HRC中具有很高的潜力。因此，本文提出了有关在人机协作背景下使用机器学习技术的详尽文献回顾。选择和分析了45篇关键论文，并根据协作任务的类型，评估指标和认知变量的建模。然后，对机器学习算法的不同家族及其属性以及所使用的感应方式进行了深入分析。在观察结果中，它概述了机器学习算法与时间依赖关系的重要性。然后将这些作品的显着特征交叉分析以显示HRC的趋势，并为将来的作品提供了指南，将它们与HRC的其他方面进行了比较。
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密切的人类机器人互动（HRI），尤其是在工业场景中，已经对结合人类和机器人技能的优势进行了广泛的研究。对于有效的HRI，应质疑当前可用的人机通信媒体或工具的有效性，并应探讨新的交流方式。本文提出了一个模块化体系结构，允许人类操作员通过不同的方式与机器人互动。特别是，我们使用智能手表和平板电脑分别实施了架构来分别处理手势和触摸屏输入。最后，我们在这两种方式之间进行了比较用户体验研究。
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在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。
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圆角焊接是该行业中最广泛类型的焊接之一，仍然通过接触手动或自动进行。本文旨在描述具有U和L形结构的非接触式圆角焊接机器人的在线编程系统，这响应了第四工业革命的需求。在本文中，作者提出了一种在线机器人编程方法，其消除了传统上在机器人焊接中执行的不必要步骤，使得操作者仅执行三个步骤来完成焊接任务。首先，选择焊接件。然后，进入焊接参数。最后，它将自动生成的程序发送到机器人。该系统最终设法在比比较方法更有效的准备时间中使用所提出的方法进行圆角焊接任务。为此，除了六个轴工业机器人手臂之外，还使用了与其他系统相比使用减少数量的组件，例如结构化光3D相机，两个计算机和集中器。系统的操作复杂性尽可能减少。据作者所知，没有能够执行圆角焊接过程的在线机器人编程系统的科学或商业证据，简化了该过程，使其对操作员完全透明，并在行业4.0范例中陷入框架。它的商业潜力主要在于一种能够适应任何工业圆角焊接工作和任何可以容纳它的支架的柔性系统中的简单和低成本。
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行为树（BT）是一种在自主代理中（例如机器人或计算机游戏中的虚拟实体）之间在不同任务之间进行切换的方法。 BT是创建模块化和反应性的复杂系统的一种非常有效的方法。这些属性在许多应用中至关重要，这导致BT从计算机游戏编程到AI和机器人技术的许多分支。在本书中，我们将首先对BTS进行介绍，然后我们描述BTS与早期切换结构的关系，并且在许多情况下如何概括。然后，这些想法被用作一套高效且易于使用的设计原理的基础。安全性，鲁棒性和效率等属性对于自主系统很重要，我们描述了一套使用BTS的状态空间描述正式分析这些系统的工具。借助新的分析工具，我们可以对BTS如何推广早期方法的形式形式化。我们还显示了BTS在自动化计划和机器学习中的使用。最后，我们描述了一组扩展的工具，以捕获随机BT的行为，其中动作的结果由概率描述。这些工具可以计算成功概率和完成时间。
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情绪可以提供自然的交流方式，以补充许多领域中社交机器人（例如文本和语音）现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究，以调查使用情绪作为搜救（SAR）机器人的交流方式的好处。在第一个实验中，我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性，从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活，例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中，我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下，使用这些情感表达式，我们评估了这些表达式对参与者（采用救援人员的作用）的影响。我们的结果和提议的方法提供了（a）有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解，以及（b）在（模拟）SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。
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本文介绍了更轻松的项目及其范围的概念概述。更轻松地专注于通过半自治的移动操纵器在灾难反应方案中支持紧急部队。具体来说，我们检查了操作员对系统的信任以及其使用所产生的认知负荷。我们计划讨论不同的研究主题，探讨共享的自主权，互动设计和透明度与信任和认知负担如何相关。另一个目标是开发非侵入性方法，以使用多级方法在灾难响应的背景下连续衡量信任和认知负荷。该项目由多个学术合作伙伴进行，专门从事人工智能，互动设计和心理学，以及灾难响应设备的工业合作伙伴和最终用户，用于制定项目和实验实验。
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多机器人和多代理系统通过系统的局部行为集成在组中表现出集体（Swarm）智能。分享有关任务和环境知识的代理商可以提高个人和任务水平的绩效。但是，这很难实现，部分原因是缺乏用于在代理之间转移一部分知识（行为）的通用框架。本文提出了一个新的知识表示框架和一种称为KT-BT：通过行为树的知识转移的转移策略。 KT-BT框架遵循通过在线行为树框架进行查询反应加速机制，在该框架中，代理对未知条件进行广播查询，并使用条件性能控制子流量以适当的知识做出响应。我们嵌入了一种称为StringBT的新型语法结构，该结构编码知识，从而实现行为共享。从理论上讲，我们研究了KT-BT框架的特性，与异质系统相比，整个小组的高知识同质性具有高度知识的性质，而没有能力共享知识。我们在模拟的多机器人搜索和救援问题中广泛验证了我们的框架。结果表明，在各种情况下，成功传递知识转移并提高了群体绩效。我们进一步研究了机会和沟通范围对一组代理商中群体绩效，知识传播和功能异质性的影响，并提供有趣的见解。
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