論文の概要: Human Machine Co-Adaptation Model and Its Convergence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07319v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:36:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:39.582566
• Title: Human Machine Co-Adaptation Model and Its Convergence Analysis
• Title（参考訳）: 機械共適応モデルとその収束解析
• Authors: Steven W. Su, Yaqi Li, Kairui Guo, Rob Duffield,
• Abstract要約: ロボットによるリハビリテーションの鍵は、患者と機械の両方のニーズに応えなければならないヒューマン・マシン・インタフェースの設計にある。 本稿では,協調適応マルコフ決定過程(CAMDP)モデルに基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.517406775855265
• License:
• Abstract: The key to robot-assisted rehabilitation lies in the design of the human-machine interface, which must accommodate the needs of both patients and machines. Current interface designs primarily focus on machine control algorithms, often requiring patients to spend considerable time adapting. In this paper, we introduce a novel approach based on the Cooperative Adaptive Markov Decision Process (CAMDPs) model to address the fundamental aspects of the interactive learning process, offering theoretical insights and practical guidance. We establish sufficient conditions for the convergence of CAMDPs and ensure the uniqueness of Nash equilibrium points. Leveraging these conditions, we guarantee the system's convergence to a unique Nash equilibrium point. Furthermore, we explore scenarios with multiple Nash equilibrium points, devising strategies to adjust both Value Evaluation and Policy Improvement algorithms to enhance the likelihood of converging to the global minimal Nash equilibrium point. Through numerical experiments, we illustrate the effectiveness of the proposed conditions and algorithms, demonstrating their applicability and robustness in practical settings. The proposed conditions for convergence and the identification of a unique optimal Nash equilibrium contribute to the development of more effective adaptive systems for human users in robot-assisted rehabilitation.
• Abstract（参考訳）: ロボットによるリハビリテーションの鍵は、患者と機械の両方のニーズに応えなければならないヒューマン・マシン・インタフェースの設計にある。 現在のインターフェースの設計は、主に機械制御アルゴリズムに焦点を当てており、患者が適応するのにかなりの時間を要することが多い。 本稿では,協調適応マルコフ決定プロセス(CAMDP)モデルに基づく対話型学習プロセスの基本的側面に対処し,理論的洞察と実践的ガイダンスを提供する新しいアプローチを提案する。 我々は, CAMDP の収束に十分な条件を確立し, ナッシュ平衡点の特異性を確保する。 これらの条件を利用して、システムのユニークなナッシュ平衡点への収束を保証する。 さらに,複数のナッシュ均衡点を持つシナリオを考察し,世界最小のナッシュ均衡点に収束する可能性を高めるために,価値評価アルゴリズムと政策改善アルゴリズムの両方を調整するための戦略を考案する。 数値実験により,提案した条件とアルゴリズムの有効性を概説し,実運用環境における適用性と堅牢性を示す。 ロボット支援リハビリテーションにおけるヒトユーザのためのより効果的な適応システムの開発には,収束条件とユニークなナッシュ均衡の同定が寄与する。

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