康奈爾大學和加州大學伯克利分校的研究人員已經開發出一種自動生成運動的方法，機器人可以用它來表達無法完成給定任務的動作。這些生成的動作清楚地傳達了機器人無法完成的任務以及無法完成它的原因。

“當與機器人交互時，對機器人能力有準確的期望是非常重要的，”進行這項研究的研究人員之一的Minae Kwon告訴TechXplore。“設定準確期望的一種方法是了解機器人無法做什么以及為什么這樣做。”

目前，大多數機器人故障都是非常缺乏信息的。換句話說，當機器人無法完成任務時，它可能會在動作中突然停止，甚至在第一時間拒絕開始任務。這使得人類很難理解機器人失敗的原因，以及概括其能力。

“我們希望找到一種方法，讓機器人能夠更智能地傳達他們的無能力(即他們想要做什么以及為什么會失敗)，甚至在失敗發生之前，”Kwon說。“具體來說，我們專注于與運動規劃任務相關的無能力(例如舉起杯子，推門)，因為我們想用表現力來解決這個問題。”

Kwon，她的同事Sandy Huang和他們的顧問Anca Dragan在軌跡優化的背景下解決了這個問題。他們的方法最小化了表達無能力的運動與允許機器人成功執行任務的動作之間的相似性，同時還考慮了機器人的物理限制。當研究人員評估不同的相似性測量時，他們發現，特別是對于廣泛的任務，一個人能夠很好地推廣，產生適合個人任務的表達動作。

“我們會產生一次嘗試動作，或者是機器人盡力完成它所遵循的軌跡的動作，這受到約束，”Kwon解釋道。“遵循期望的軌跡說明了機器人的目標，約束說明了失敗。為了傳達無能力，我們連續倒回并重復這些嘗試動作。”

研究人員采用的方法自動生成表達機器人無能力的動作，傳達它試圖實現的目標以及失敗背后的原因。這最終可以改善最終用戶和機器人之間的溝通，促進他們在廣泛的任務上的合作。

“我們認為重要的是，與其他方法相比，人們不僅能夠更清楚地識別機器人的預期目標和無能力原因，而且我們的動作也創造了機器人的正面形象，”Kwon說。“例如，人們更愿意幫助機器人并與之合作。我們希望這些對人機協作的積極影響將有助于改善我們與機器人互動的方式。“

在未來，Kwon，Huang和Dragan開發的方法可以幫助開發更多的交流機器人，進一步增強人與機器之間的相互作用。研究人員現在正計劃進一步發展他們的方法，以便為更廣泛的任務失敗產生動作。

“我們只針對機器人可能存在的無能力的一部分，忽略了其他類型的失敗，例如感知失敗，”Kwon說。“用創造性的方式來表達不同類型的無能力是我們留給未來工作的一個有趣的挑戰。”