A Hierarchical Stochastic Decision-Making Framework for Task Scheduling and Safety-Aware Human-Robot Collaboration
Dieses Paper schlägt ein hierarchisches stochastisches Entscheidungsrahmenwerk vor, das einen übergeordneten Markov-Entscheidungsprozess für die dringlichkeits- und ermüdungsbewusste Aufgabenplanung mit einem untergeordneten partiell beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess für die sicherheitsorientierte Ausführung integriert und so eine schnelle, koordinierte Mensch-Roboter-Kollaboration durch vorberechnete Policys und bidirektionalen Informationsaustausch ermöglicht.