本技術(shù)的實(shí)施例涉及人機(jī)交互和人機(jī)信任，特別涉及一種基于模糊控制系統(tǒng)的人機(jī)信任模型。

背景技術(shù)：

1、人機(jī)交互是集計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械學(xué)、設(shè)計(jì)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)和社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科交叉的領(lǐng)域，其關(guān)注于如何使機(jī)器人更好地服務(wù)于人類的需求。人機(jī)交互不僅僅關(guān)注技術(shù)層面的優(yōu)化，更重視技術(shù)與人類活動(dòng)的和諧共生，其最終目標(biāo)是創(chuàng)造高效、方便、舒適、符合人類認(rèn)知習(xí)慣的交互環(huán)境。

2、在人機(jī)交互過程中，信任是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量人機(jī)交互的關(guān)鍵，如果操作員對(duì)機(jī)器人的信任水平不當(dāng)，可能導(dǎo)致對(duì)機(jī)器人的不當(dāng)使用或過度依賴，當(dāng)前已有研究人員和學(xué)者對(duì)人機(jī)信任模型進(jìn)行了一定的研究，但這些研究主要關(guān)注人類對(duì)機(jī)器人的信任，這些模型往往涉及人類的主觀情感，需要通過主觀問卷調(diào)查確定模型參數(shù)，難以通過準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)的實(shí)施例提出了一種基于模糊控制系統(tǒng)的人機(jī)信任模型，側(cè)重機(jī)器人對(duì)人類的信任，對(duì)人類操作員的技術(shù)水平進(jìn)行客觀評(píng)估，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)信任估計(jì)機(jī)制，有效提升了信任估計(jì)精度，確保人機(jī)信任模型能適應(yīng)多樣化的人機(jī)交互場(chǎng)景。

2、第一方面，本技術(shù)的實(shí)施例提出了一種基于模糊控制系統(tǒng)的人機(jī)信任模型，包括：搭建并完成圓周運(yùn)動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)和矩形直線跟蹤實(shí)驗(yàn)，由操作員觀察參考路徑并操控機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，實(shí)時(shí)記錄機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的末端位姿和關(guān)節(jié)角；基于實(shí)時(shí)記錄的機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的末端位姿和關(guān)節(jié)角，分別計(jì)算人機(jī)交互過程中每個(gè)時(shí)間步的安全性指標(biāo)、機(jī)器人奇異性指標(biāo)、平滑性指標(biāo)和跟蹤性指標(biāo)；對(duì)每個(gè)時(shí)間步的安全性指標(biāo)、機(jī)器人奇異性指標(biāo)、平滑性指標(biāo)和跟蹤性指標(biāo)進(jìn)行綜合表現(xiàn)評(píng)估，得到每個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)；利用加權(quán)移動(dòng)平均算法，基于每個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立動(dòng)態(tài)信任模型；基于模糊控制對(duì)動(dòng)態(tài)信任模型的信任度值進(jìn)行分類，并根據(jù)分類結(jié)果調(diào)整操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限，信任度值越高，賦予操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限越高。

3、可選地，安全性指標(biāo)通過以下公式計(jì)算得到：

4、ps[n]＝f(a[n],x-,x+,y-,y+)

5、

6、其中，x-和x+分別為機(jī)器人在安全性指標(biāo)變化時(shí)的加速度的下臨界值和上臨界值，y-和y+分別是安全性指標(biāo)的下臨界值和上臨界值，a[n]表示機(jī)器人從當(dāng)前位置減速恰好運(yùn)動(dòng)到障礙物位置并停止時(shí)所需要的恒定加速度大小，v[n]表示當(dāng)前時(shí)間步下機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞時(shí)的速度，v0[n]表示機(jī)器人在當(dāng)前時(shí)間步的速度，δs[n]表示當(dāng)前時(shí)間步下機(jī)器人末端與障礙物之間的距離，n表示當(dāng)前時(shí)間步，f(·)是一個(gè)五階多項(xiàng)式，f(·)在x-和x+處的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均為0，ps[n]表示當(dāng)前時(shí)間步的安全性指標(biāo)。

7、可選地，機(jī)器人奇異性指標(biāo)通過以下步驟計(jì)算得到：

8、基于當(dāng)前時(shí)間步的機(jī)器人的末端的線速度和角速度、以及機(jī)器人的關(guān)節(jié)角，構(gòu)建得到當(dāng)前時(shí)間步的雅可比矩陣；

9、對(duì)當(dāng)前時(shí)間步的雅可比矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到當(dāng)前時(shí)間步的最小奇異值；

10、基于當(dāng)前時(shí)間步的最小奇異值，通過以下公式，計(jì)算得到機(jī)器人奇異性指標(biāo)：

11、

12、其中，σmin[n]表示當(dāng)前時(shí)間步的最小奇異值，σmin[n-1]表示當(dāng)前時(shí)間步的前一個(gè)時(shí)間步的最小奇異值，σ-和σ+分別為機(jī)器人在機(jī)器人奇異性指標(biāo)變化時(shí)的奇異程度的下臨界值和上臨界值，和分別為高下臨界值和高上臨界值，和分別為低下臨界值和低上臨界值，β為預(yù)設(shè)的調(diào)整參數(shù)，s(·)是一個(gè)五階多項(xiàng)式，s(·)在σ-和σ+處的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均為0，prs[n]表示當(dāng)前時(shí)間步的機(jī)器人奇異性指標(biāo)。

13、可選地，平滑性指標(biāo)通過以下公式計(jì)算得到：

14、psm[n]＝g(s|s-,s+,1,0)

15、

16、其中，s表示機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的平滑度，s-和s+分別為機(jī)器人在平滑性指標(biāo)變化時(shí)的平滑度的下臨界值和上臨界值，表示當(dāng)前時(shí)間步下機(jī)器人的末端執(zhí)行器在笛卡爾空間中的速度矢量，g(·)是一個(gè)五階多項(xiàng)式，g(·)在s-和s+處的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均為0，psm[n]表示當(dāng)前時(shí)間步的平滑性指標(biāo)。

17、可選地，跟蹤性指標(biāo)通過以下公式計(jì)算得到：

18、pt[n]＝h(t|t-,t+,1,0)

19、

20、其中，t表示機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的擬合度，即機(jī)器人的末端的運(yùn)動(dòng)軌跡與參考軌跡之間的擬合度，t-和t+分別為機(jī)器人在跟蹤性指標(biāo)變化時(shí)的擬合度的下臨界值和上臨界值，x表示機(jī)器人的末端在運(yùn)動(dòng)時(shí)的最大笛卡爾空間，xe和xd法分別表示機(jī)器人的末端的實(shí)際位置和期望位置，h(·)是一個(gè)五階多項(xiàng)式，h(·)在t-和t+處的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均為0，pt[n]表示當(dāng)前時(shí)間步的跟蹤性指標(biāo)。

21、可選地，對(duì)每個(gè)時(shí)間步的安全性指標(biāo)、機(jī)器人奇異性指標(biāo)、平滑性指標(biāo)和跟蹤性指標(biāo)進(jìn)行綜合表現(xiàn)評(píng)估，得到每個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過以下公式實(shí)現(xiàn)：

22、p[n]＝ps[n]·prs[n]·{c+(1-c)·(γsmpsm[n]+γtpt[n])}

23、γsm+γt＝1

24、其中，ps[n]、prs[n]、psm[n]和pt[n]分別表示第n個(gè)時(shí)間步的安全性指標(biāo)、機(jī)器人奇異性指標(biāo)、平滑性指標(biāo)和跟蹤性指標(biāo)，c表示預(yù)設(shè)的第一比重系數(shù)，γsm表示預(yù)設(shè)的第二比重系數(shù)，γt表示預(yù)設(shè)的第三比重系數(shù)，p[n]表示第n個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

25、可選地，利用加權(quán)移動(dòng)平均算法，基于每個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立動(dòng)態(tài)信任模型，通過以下公式實(shí)現(xiàn)：

26、

27、其中，n表示已進(jìn)行的時(shí)間步的總數(shù)，當(dāng)前時(shí)間步即第n個(gè)時(shí)間步，α為預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減因子，p[n-k]表示第n-k個(gè)時(shí)間步的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，trust[n]表示動(dòng)態(tài)信任模型。

28、可選地，基于模糊控制對(duì)動(dòng)態(tài)信任模型的信任度值進(jìn)行分類，并根據(jù)分類結(jié)果調(diào)整操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限，通過以下公式實(shí)現(xiàn)：

29、

30、其中，al表示操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限，low表示低等控制權(quán)限，med表示中等控制權(quán)限，high表示高等控制權(quán)限，max表示最高控制權(quán)限。

31、通過上述方式，搭建并完成圓周運(yùn)動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)和矩形直線跟蹤實(shí)驗(yàn)，由操作員觀察參考路徑并操控機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，實(shí)時(shí)記錄機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的末端位姿和關(guān)節(jié)角，基于實(shí)時(shí)記錄的機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的末端位姿和關(guān)節(jié)角，量化分析了人機(jī)交互過程中的安全性、奇異性、平滑性和跟蹤性四個(gè)主要維度，綜合客觀評(píng)估操作員的技術(shù)水平，采用多因素融合技術(shù)和加權(quán)移動(dòng)平均算法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)信任估計(jì)機(jī)制，也就是構(gòu)建動(dòng)態(tài)信任模型，基于模糊控制對(duì)動(dòng)態(tài)信任模型的信任度值進(jìn)行分類，并根據(jù)分類結(jié)果及時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限，信任度值越高，賦予操作員對(duì)機(jī)器人的控制權(quán)限越高，從而有效提升了信任估計(jì)精度，確保人機(jī)信任模型能適應(yīng)多樣化的人機(jī)交互場(chǎng)景，增強(qiáng)了人機(jī)信任模型在面對(duì)不確定性和動(dòng)態(tài)變化時(shí)的魯棒性。

32、第二方面，本技術(shù)的實(shí)施例提出了一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器；以及，與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠?qū)崿F(xiàn)如上述第一方面中所述的一種基于模糊控制系統(tǒng)的人機(jī)信任模型。

33、第三方面，本技術(shù)的實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)如上述第一方面中所述的一種基于模糊控制系統(tǒng)的人機(jī)信任模型。

34、可以理解的是，上述第二方面至第三方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。