Human-in-the-Loop Failure Recovery with Adaptive Task Allocation
作者: Lorena Maria Genua, Nikita Boguslavskii, Zhi Li
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-03
💡 一句话要点
提出基于自适应任务分配的人在环故障恢复方法，提升人机协作效率
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 故障恢复 自适应任务分配 机器人辅助 人机交互
📋 核心要点
- 现有机器人自主性不足，在复杂环境中易发生故障，依赖人工干预，但人工分配效率低。
- ARFA方法通过建模操作员能力并动态更新，结合任务紧急程度和工作负载，实现自适应分配。
- 实验结果表明，ARFA显著减少机器人空闲时间，提升系统性能，并均衡操作员工作负载。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种自适应方法（ARFA），用于将机器人故障分配给人工操作员，旨在提高人机协作效率。随着移动机械臂和人形辅助机器人在患者护理和生活辅助领域的应用日益广泛，它们在动态和非结构化环境中经常面临可靠性问题，需要人工干预进行故障恢复。ARFA方法通过建模人工操作员的能力，并根据其故障恢复的实际表现持续更新这些能力评估。对于每一个待解决的故障，该方法利用奖励函数，基于操作员能力、历史数据、任务紧急程度和当前工作负载分布来计算预期结果，并将故障分配给预期奖励最高的操作员。仿真和用户研究表明，ARFA优于随机分配，显著减少了机器人空闲时间，提高了整体系统性能，并实现了操作员之间更均衡的工作负载分配。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动机械臂和人形辅助机器人在动态和非结构化环境中发生故障时，如何高效地将故障分配给合适的人工操作员进行恢复的问题。现有方法，如随机分配，无法充分利用操作员的技能和经验，导致机器人空闲时间增加，系统性能下降，以及操作员工作负载不均衡。
核心思路：论文的核心思路是建立一个自适应的任务分配机制，该机制能够根据人工操作员的能力、历史表现、任务的紧急程度以及当前的工作负载，动态地将故障分配给最适合的操作员。通过这种方式，可以最大化故障恢复的效率，减少机器人空闲时间，并实现操作员之间更均衡的工作负载分配。
技术框架：ARFA方法的整体框架包含以下几个主要模块：1) 操作员能力建模：使用某种形式的概率模型（具体模型未知）来表示每个操作员在不同类型故障恢复方面的能力。2) 能力更新：根据操作员在实际故障恢复中的表现，持续更新其能力模型。3) 奖励函数设计：设计一个奖励函数，该函数综合考虑操作员的能力、历史数据、任务紧急程度和当前工作负载，用于评估将故障分配给特定操作员的预期收益。4) 任务分配：将故障分配给预期奖励最高的操作员。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其自适应性，能够根据操作员的实际表现动态调整对其能力的评估，从而实现更有效的任务分配。与静态分配方法相比，ARFA能够更好地适应操作员能力的变化和任务需求的变化。
关键设计：奖励函数的设计是关键。奖励函数需要合理地权衡操作员的能力、历史数据、任务紧急程度和当前工作负载。具体奖励函数的数学形式未知，但可以推测其可能包含以下几个部分：1) 基于操作员能力和历史数据的故障恢复成功率预测。2) 任务紧急程度的量化指标。3) 操作员当前工作负载的量化指标。这些部分可能通过加权求和的方式组合在一起，形成最终的奖励值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和用户研究验证了ARFA方法的有效性。实验结果表明，ARFA在减少机器人空闲时间、提高整体系统性能和均衡操作员工作负载方面优于随机分配策略。具体性能提升数据未知，但摘要中明确指出ARFA方法能够“显著减少机器人空闲时间，提高整体系统性能，并实现操作员之间更均衡的工作负载分配”。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的场景，例如：医疗辅助机器人、智能制造、灾难救援等。通过优化任务分配，可以提高机器人系统的整体效率和可靠性，减轻人工操作员的负担，并最终提升工作质量和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到多机器人协作和更复杂的任务场景。
📄 摘要（原文）
Since the recent Covid-19 pandemic, mobile manipulators and humanoid assistive robots with higher levels of autonomy have increasingly been adopted for patient care and living assistance. Despite advancements in autonomy, these robots often struggle to perform reliably in dynamic and unstructured environments and require human intervention to recover from failures. Effective human-robot collaboration is essential to enable robots to receive assistance from the most competent operator, in order to reduce their workload and minimize disruptions in task execution. In this paper, we propose an adaptive method for allocating robotic failures to human operators (ARFA). Our proposed approach models the capabilities of human operators, and continuously updates these beliefs based on their actual performance for failure recovery. For every failure to be resolved, a reward function calculates expected outcomes based on operator capabilities and historical data, task urgency, and current workload distribution. The failure is then assigned to the operator with the highest expected reward. Our simulations and user studies show that ARFA outperforms random allocation, significantly reducing robot idle time, improving overall system performance, and leading to a more distributed workload among operators.