【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人机协同领域，更具体地，涉及一种面向非结构环境下探测任务的人机功能动态分配方法。
技术介绍
1、由于人类受到时间约束、物理约束等限制，随着探测范围的扩大和任务复杂度的提高，未来的探测任务将越来越依赖于自主机器人系统，协助人类完成需要多智能体参与的大规模联合作业。然而，现有的机器的智能和决策能力还存在一定局限性，同时机器的智能水平越高，人机系统的结构越复杂，其可靠性和可维护性也会随之降低，这要求人与机器人进行密切的合作，充分发挥人和机器人各自优势。对于非结构化环境的高动态和不可预期性，人类监督者的角色极具挑战，在任何新的信息到达时，人类必须通过推断现有信息来预测未来的状态，识别潜在的偶发事件，调整任务分配方案并迅速同步给机器人队友。因此，在人机联合探测活动中，合理的人机功能分配方法对于优化任务执行效率、改善对复杂环境的适应性、确保人员安全和团队有效协作至关重要。
2、目前，人机功能分配方法研究主要以静态分配为主。然而，非结构环境充满未知和不确定性，探测任务也呈现动态、复杂和不确定性等特性，静态分配方案的人机功能间耦合程度较高且较为固化，系统的应急响应、及时调整等能力不足，对于预期外复杂情况的调整周期较长、成本较高，难以满足非结构化环境和复杂任务的需求，因此亟需发展具备自主适变能力的人机功能分配方法，由预设转变为更加灵活的自适应调度，以最小化重新配置或接管任务造成的不必要等待时间，提升人机团队的整体效率。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问
2、基于可靠性分析对人机系统的任务态势进行建模，分别建立操作员任务态势模型和机器人任务态势模型；
3、构建贝叶斯网络，并对所述贝叶斯网络进行参数化；
4、根据操作员任务态势模型和机器人任务态势模型，基于贝叶斯网络对人机系统的任务达成度进行预测；
5、基于预测的人机系统的任务达成度，判断是否触发人机功能动态分配条件，如果是，则基于三层hrl算法进行人机功能动态分配。
6、本专利技术提供的一种面向非结构环境下探测任务的人机功能动态分配方法，所提出的动态分配框架旨在通过应对现有和潜在的突发事件来优化人机功能分配，通过人机任务态势主动判定和预测实现“预警”，以便提前对功能分配方案进行优化调整，规避任务可能面临的风险，提高人机团队的任务执行效率和对突发事件的应急响应能力。
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1.一种面向非结构环境下探测任务的人机功能动态分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述分别建立操作员任务态势模型和机器人任务态势模型，包括：
3.根据权利要求2所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述贝叶斯网络包括根节点和中间节点，所述根节点上保存根变量，所述中间节点保存中间变量，所述根变量包括人的环境因素功能类型工作负荷工作经验以及机的环境因素剩余可用资源自主等级所述中间变量包括外部因素操作员自身因素操作员任务态势模型机器人自身因素机器人任务态势模型和人机系统的任务达成度TR。
4.根据权利要求3所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，对所述贝叶斯网络进行参数化，包括分别对根节点的概率和对中间节点的概率进行分配，其中，
5.根据权利要求4所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述基于预测的人机系统的任务达成度，判断是否触发人机功能动态分配条件，包括：
6.根据权利要求5所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述采用三层HRL算法对人机功能分配方案进行动态分配，
7.根据权利要求6所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，在所述根据当前时刻的任务状态、人机状态和非结构化环境特征，对已有的人机功能静态分配方案进行动态调度，之前包括：
8.根据权利要求7所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述根据t时刻的任务状态、人机状态和非结构环境特征，采用三层HRL算法输出人机功能动态调度方案，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向非结构环境下探测任务的人机功能动态分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述分别建立操作员任务态势模型和机器人任务态势模型，包括：
3.根据权利要求2所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，所述贝叶斯网络包括根节点和中间节点，所述根节点上保存根变量，所述中间节点保存中间变量，所述根变量包括人的环境因素功能类型工作负荷工作经验以及机的环境因素剩余可用资源自主等级所述中间变量包括外部因素操作员自身因素操作员任务态势模型机器人自身因素机器人任务态势模型和人机系统的任务达成度tr。
4.根据权利要求3所述的人机功能动态分配方法，其特征在于，对所述贝叶斯网络进行参数化，包括分别对根节...
【专利技术属性】
技术研发人员：王春慧，付艳，薛书骐，郭雯，姜昌华，朱春雪，谭丽芬，王皓，周诗华，张泓波，
申请(专利权)人：中国航天员科研训练中心，
类型：发明
国别省市：
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