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更不用说性能提高了，人类和机器人队友必须通过共同的心理模型同步计划[19]。为了实现这一目标，需要有效的代理之间的有效沟通。一种我们利用的一种技术是增强现实（AR）可视化的技术，该技术已经在多个机器人域中进行了辩护[4，16，21]，包括我们自己自己自己表明AR能够促进台式台式操作环境中平稳的人类机器人协调能力的作品[12]和共享仓库[12]和仓库[5]。AR具有将数据直接投射到环境上的独特能力。此原位可视化为人类和机器人提供了共享的环境环境，从而实现了紧凑的视觉通信，而无需上下文切换到单独的屏幕[8，10]。我们还从可解释的AI中汲取灵感，这不仅是为了提高对不透明学习模式的理解[1，9]，而且还促进了团队流利性并提高人类机器人任务中的共同认识[2，3，18]。在我们的工作中，我们使用算法支持的AR可视化和自然语言措施，作为将人类整合到多机构增强学习（RL）计划中所需的沟通桥梁，通过利用每个代理商的独特技能来解决多代理强化学习（RL）。本摘要描述了解决两个研究问题的工作：Q1。在不确定性下执行任务以提高团队绩效时，机器人应该如何与人类交流？和Q2。机器人如何向人类队友证明他们的决策和指导是为了提高信任和合规性的合理性？
在人机团队中的心理模型一致性的可解释指导和理由
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