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简化的系统将改善机器人与人类之间的交互
麻省理工学院 (MIT) 研究人员开发的一种新系统可以为机器人在复杂情况下（包括紧急响应行动期间）与人类互动提供更智能的方式。新的行为模型将机器人团队使用的必要通信减少了 60%，从而显着减少了人类必须处理的海量数据。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）麻省理工学院 (MIT) 研究人员开发的一种新系统可以为机器人在复杂情况下（包括紧急响应行动期间）与人类互动提供更智能的方式。新的行为模型将机器人团队使用的必要通信减少了 60%，从而显着减少了人类必须处理的海量数据。
当自主机器人进行通信时，它们会不断向彼此发送有关任务进展的详细信息。但其中大部分数据都是多余的，只会使任务变得更加复杂。此外，每次向一台机器发送更新时，其所有对等机器都必须执行环境控制操作。收到的信息越多，工作速度就越慢。
在最现代的系统中，一切都变得更加复杂，每个机器人都被称为代理。我们必须假设当前所接受的情况模型是准确的，同时考虑到进一步行动可能取得的成功。这种系统被称为部分分散的可观察马尔可夫决策过程或 Dec-POMDP，处理在不同代理之间不断广播的大量信息。
麻省理工学院团队着手让事情变得更简单，优化系统以将消息数量减少 60%。当他们致力于创建一个更适合响应紧急情况的系统时，他们首先从代理的直接环境模型中删除任何先前的数据。
展望未来，研究人员计划与一个包括机器人和人类代理的团队一起测试该方法。他们还仅使用人类代理进行了实验，利用收集到的数据来更好地了解人在这种情况下如何进行交流，并利用结果来改进未来人机交互测试的系统。