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摘要。在本研究中，实验测试了一个旨在推动人类操作员和无人机 (UAV) 团队之间互动的正式框架。目标是通过在线监控操作员的心理工作量 (MW) 和表现来控制代理之间的互动，从而提高人类的表现。所提出的解决方案使用应用于心脏特征的分类器进行 MW 估计。分类器输出作为人类 MW 状态观察引入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)，该过程对人机交互动态进行建模，旨在控制交互以优化人类代理的表现。基于对操作员 MW 和表现的当前信念状态以及任务阶段，POMDP 策略解决方案控制应该向操作员建议或不建议哪些任务，假设无人机能够支持人类代理。使用一项实验对该框架进行了评估，其中 13 名参与者以不同的工作量水平执行了 2 次搜索和救援任务（有/无适应性）。根据文献，当使用自适应方法时，参与者感受到的 MW、身体和时间需求、挫折感和努力明显减少，他们的飞行得分也显著提高。这些发现证明了这种基于 POMDP 的自适应交互控制如何提高性能，同时减少操作员的工作量。
基于 POMDP 的自适应交互 - IOS Press 电子书
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