Shared autonomy refers to approaches for enabling an autonomous agent to collaborate with a human with the aim of improving human performance. However, besides improving performance, it may often also be beneficial that the agent concurrently accounts for preserving the user's experience or satisfaction of collaboration. In order to address this additional goal, we examine approaches for improving the user experience by constraining the number of interventions by the autonomous agent. We propose two model-free reinforcement learning methods that can account for both hard and soft constraints on the number of interventions. We show that not only does our method outperform the existing baseline, but also eliminates the need to manually tune a black-box hyperparameter for controlling the level of assistance. We also provide an in-depth analysis of intervention scenarios in order to further illuminate system understanding.


翻译:共同自主是指使自主代理与人合作的方法,目的是改善人的业绩;然而,除了改进业绩外,代理人同时负责保存用户的经验或对合作的满意度,也往往是有益的;为了实现这一额外目标,我们审查通过限制自主代理干预的次数来改善用户经验的方法;我们提议两种无模式的强化学习方法,既考虑到干预次数的硬性和软性限制;我们表明,我们的方法不仅优于现有基线,而且也消除了手动调整黑盒超光谱仪以控制援助水平的必要性;我们还深入分析干预情景,以进一步加深系统理解。

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