Intuitive Programming, Adaptive Task Planning, and Dynamic Role Allocation in Human-Robot Collaboration

📄 arXiv: 2511.08732v1 📥 PDF

作者: Marta Lagomarsino, Elena Merlo, Andrea Pupa, Timo Birr, Franziska Krebs, Cristian Secchi, Tamim Asfour, Arash Ajoudani

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-11-11

备注: Published in the Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, Volume 9; copyright 2026 the author(s), CC BY 4.0, https://www.annualreviews.org

期刊: Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems (2026)

DOI: 10.1146/annurev-control-022624-013624

💡 一句话要点

综述人机协作中直观编程、自适应任务规划和动态角色分配的关键技术。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人机协作 机器人 人机交互 自适应规划 角色分配

📋 核心要点

  1. 现有机器人难以有效建模人类意图，导致人机协作效率低下，缺乏直观交互方式。
  2. 通过建立连续的信息流，使人类能够直观地传达指令和需求，机器人清晰地表达状态和行为，实现高效协作。
  3. 综述涵盖人机通信、自适应规划、角色分配、控制和反馈等关键环节，并展望未来发展趋势。

📝 摘要（中文）

机器人和人工智能在复杂任务和环境中的能力显著提升。然而，人类往往是被动的观察者，不确定如何参与。反过来，如果机器人不能有效地建模人类的状态和意图并调整其行为，它们就无法在人类环境中充分发挥其潜力。为了实现协同的人机协作（HRC），应该建立持续的信息流：人类必须直观地传达指令，分享专业知识并表达需求。同时，机器人必须清楚地传达其内部状态和即将采取的行动，以使用户知情、舒适和受控。本综述识别并连接了实现人类与机器人之间直观信息交换和技能转移的关键组件。我们研究了完整的交互流程：从将多模态输入转换为机器人可理解的表示的人机通信桥梁，到自适应规划和角色分配，再到控制层和反馈机制以闭环。最后，我们强调了迈向更具适应性、可访问性的人机协作的趋势和有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机协作系统通常存在交互不直观、机器人难以理解人类意图、任务规划不够灵活等问题。人类需要学习复杂的机器人编程语言或操作方式，而机器人难以根据人类的状态和需求进行自适应调整，导致协作效率低下，用户体验不佳。

核心思路：本综述的核心思路是建立一个连续的信息流，实现人类与机器人之间的直观信息交换和技能转移。通过多模态输入理解人类的指令和意图，利用自适应规划和角色分配优化协作过程，并通过反馈机制闭环，使机器人能够根据人类的反馈进行调整。

技术框架：该综述涵盖了人机协作的完整交互流程，包括以下主要模块：1) 人机通信桥梁：将人类的多模态输入（如语音、手势、视觉等）转换为机器人可理解的表示。2) 自适应规划：根据人类的意图和机器人的能力，动态地规划任务执行方案。3) 角色分配：根据人类和机器人的优势，合理地分配任务角色。4) 控制层：控制机器人的运动和行为。5) 反馈机制：将机器人的状态和行为反馈给人类，并根据人类的反馈进行调整。

关键创新：该综述的关键创新在于整合了人机协作的各个关键环节，并强调了直观信息交换和技能转移的重要性。它不仅关注机器人的技术能力，更关注如何使机器人能够更好地理解人类、适应人类，从而实现更高效、更自然的人机协作。

关键设计：综述本身没有提出新的算法或模型，而是对现有的人机协作技术进行了梳理和总结。关键设计体现在对各个模块的选取和连接上，例如，如何选择合适的多模态输入方式，如何设计有效的自适应规划算法，如何实现实时的反馈机制等。这些设计都需要根据具体的应用场景进行优化。

📊 实验亮点

该综述没有提供具体的实验结果，而是对现有的人机协作技术进行了全面的回顾和分析。其亮点在于系统地梳理了人机协作的关键环节，并指出了未来发展的方向，为相关领域的研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，如智能制造、医疗康复、家庭服务等。通过提高人机协作的效率和自然性，可以降低劳动强度，提高生产效率，改善用户体验，并为机器人进入日常生活提供技术支持。未来，随着技术的不断发展，人机协作将会在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Remarkable capabilities have been achieved by robotics and AI, mastering complex tasks and environments. Yet, humans often remain passive observers, fascinated but uncertain how to engage. Robots, in turn, cannot reach their full potential in human-populated environments without effectively modeling human states and intentions and adapting their behavior. To achieve a synergistic human-robot collaboration (HRC), a continuous information flow should be established: humans must intuitively communicate instructions, share expertise, and express needs. In parallel, robots must clearly convey their internal state and forthcoming actions to keep users informed, comfortable, and in control. This review identifies and connects key components enabling intuitive information exchange and skill transfer between humans and robots. We examine the full interaction pipeline: from the human-to-robot communication bridge translating multimodal inputs into robot-understandable representations, through adaptive planning and role allocation, to the control layer and feedback mechanisms to close the loop. Finally, we highlight trends and promising directions toward more adaptive, accessible HRC.