論文の概要: Dual-Agent Multiple-Model Reinforcement Learning for Event-Triggered Human-Robot Co-Adaptation in Decoupled Task Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06163v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 11:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.987301
• Title: Dual-Agent Multiple-Model Reinforcement Learning for Event-Triggered Human-Robot Co-Adaptation in Decoupled Task Spaces
• Title（参考訳）: 複合タスク空間におけるイベントトリガー型人間ロボット協調適応のためのデュアルエージェント多重モデル強化学習
• Authors: Yaqi Li, Zhengqi Han, Huifang Liu, Steven W. Su,
• Abstract要約: 本稿では,カスタム6自由度上肢ロボットのための共有制御型リハビリテーションポリシーを提案する。 患者は二進法で一次到達方向を制御し、ロボットは自律的に矯正動作を管理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.349003999623489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a shared-control rehabilitation policy for a custom 6-degree-of-freedom (6-DoF) upper-limb robot that decomposes complex reaching tasks into decoupled spatial axes. The patient governs the primary reaching direction using binary commands, while the robot autonomously manages orthogonal corrective motions. Because traditional fixed-frequency control often induces trajectory oscillations due to variable inverse-kinematics execution times, an event-driven progression strategy is proposed. This architecture triggers subsequent control actions only when the end-effector enters an admission sphere centred on the immediate target waypoint, and was validated in a semi-virtual setup linking a physical pressure sensor to a MuJoCo simulation. To optimise human--robot co-adaptation safely and efficiently, this study introduces Dual Agent Multiple Model Reinforcement Learning (DAMMRL). This framework discretises decision characteristics: the human agent selects the admission sphere radius to reflect their inherent speed--accuracy trade-off, while the robot agent dynamically adjusts its 3D Cartesian step magnitudes to complement the user's cognitive state. Trained in simulation and deployed across mixed environments, this event-triggered DAMMRL approach effectively suppresses waypoint chatter, balances spatial precision with temporal efficiency, and significantly improves success rates in object acquisition tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑な到達タスクを分離した空間軸に分解する6自由度6自由度上肢ロボットのための共有制御型リハビリテーションポリシーを提案する。 患者は二進法で一次到達方向を制御し、ロボットは直交矯正運動を自律的に管理する。 従来の固定周波数制御は, 可変逆運動量実行時間による軌道振動を誘導することが多いため, イベント駆動進行戦略が提案される。 このアーキテクチャは、エンドエフェクタが直近の目標方向点中心の入場圏に入った場合にのみ、その後の制御動作をトリガーし、物理的圧力センサと MuJoCo シミュレーションをリンクする半仮想設定で検証した。 本研究ではDAMMRL(Dual Agent Multiple Model Reinforcement Learning)を提案する。 ロボットエージェントは、ユーザの認知状態を補完するために、3Dカルテシアステップを動的に調整し、人間のエージェントが入場球半径を選択して固有の速度-精度トレードオフを反映する。 シミュレーションで訓練し,混合環境に展開するこのDAMMRLアプローチは,効果的にウェイポイントチャットを抑え,空間的精度と時間的効率のバランスを保ち,オブジェクト取得タスクの成功率を大幅に向上させる。

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