التنقل بين الروبوتات المدرك اجتماعيًا وسياقًا في مكان عمل البناء

خلاصة

غالبًا ما تكون بيئات البناء مكتظة بالسكان بموارد متعددة (مثال ، عمال ، معدات ، مواد). نظرًا لأنه من المتوقع أن يتعايش عدد متزايد من الروبوتات المتنقلة وتتفاعل مع البشر على مسافة قريبة ، فمن الضروري أن تكون هذه الروبوتات قادرة ليس فقط على تجنب الاصطدامات أثناء التنقل ولكن أيضًا التنقل بطريقة مناسبة ومقبولة لزملاء العمل استنادًا إلى الاتفاقية الاجتماعية المشتركة لبناء مكان العمل. هذا هو مراعاة اعتبارات Proxemic الطبيعية المناسبة (على سبيل المثال ، المساحة الشخصية) بالإضافة إلى اعتبارات Proxemic ذات الصلة بالعمل (EG ، منطقة العمل). قد يؤدي عدم القيام بذلك إلى انتهاك الشخصية ومساحة العمل ، مما قد يؤدي إلى حوادث قاتلة وعدم الكفاءة. لتلبية هذه الحاجة ، تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج ملاحة يمكّن الروبوتات من التنقل بطريقة متوافقة اجتماعيًا وسياقيًا أثناء اتباع مسار مخطط عالميًا. أنشأنا بيئة محاكاة مكونة من خمسة عمال بشريين وعامل روبوت حيث تعلم الوكيل سياسات مدركة اجتماعيًا باستخدام خوارزميات التعلم المعززة. أظهرت النتيجة أنه على الرغم من أن معدل النجاح الإجمالي كان أقل قليلاً من خوارزمية خط الأساس ، فقد تعلم وكيلنا بنجاح المساحة الشخصية المقابلة لكل أنواع مختلفة من العمال وتأمين الحد الأدنى من المسافة على التوالي. سيساهم هذا الاكتشاف في بناء روبوتات بناء مستقبلية متنقلة بذكاء اجتماعي قادرة على فهم سياق مكان العمل والتكيف مع السلوكيات المناسبة وفقًا لذلك.