"我们在一起吗?":在无人机中嵌入社交身份检测可以改善紧急情况的协调

科学领域:

• 人工智能的人工智能
• 人与机器人的交互
• 应急管理 应急管理

背景情况:

• 无人机等自主系统对于应急响应至关重要,提供情境意识和通信.
• 目前的无人机应用往往忽视了它们在大规模紧急情况下加强人类和非人类代理人之间的协调的潜力.
• 有效的协调对于改善灾难场景中的决策和运营效率至关重要.

研究的目的:

• 提出一种新的方法方法,以使用自主系统来改善大规模紧急疏散的协调.
• 利用社会认同原则,使无人机和幸存者之间能够更好地互动和协调.
• 开发一种可适应的无人机系统,能够推断群体动态并优化疏散策略.

主要方法:

• 开发了一种适应式无人机架构,利用传感器数据推断幸存者群体成员资格.
• 一个计算模型根据共享或个人身份对现实生活紧急情况的幸存者互动进行了分类.
• 一个由分类模型告知的人机交互的游戏理论模型,使用贝叶斯纳什平衡分析来预测行为和无人机战略.

主要成果:

• 与非适应性系统相比,身份适应性无人机架构在成功疏散中表现出卓越的性能.
• 该系统成功地推断出哪些受害者幸存者可能会提供帮助,并确定了需要紧急团队干预的区域.
• 语言和合成数据验证了自适应无人机在促进协调和自适应性表现方面的有效性.

结论:

• 社会技术系统中的决策可以从人类和非人类代理人之间的复杂相互作用中产生.
• 身份适应无人机显著提高了大规模紧急疏散行动的协调和效率.
• 这种方法增强了自主系统作为应急响应社会技术系统的组成部分的潜力.