Human Machine Co-Adaptation Model and Its Convergence Analysis

要約

ロボット支援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対応する必要があるヒューマンマシンインターフェイスの設計にあります。
現在のインターフェイス設計は、主にマシン制御アルゴリズムに焦点を当てており、多くの場合、患者にかなりの時間を費やす必要があります。
この論文では、協同組合適応マルコフ決定プロセス（CAMDPS）モデルに基づいた新しいアプローチを紹介し、インタラクティブ学習プロセスの基本的な側面に対処し、理論的な洞察と実用的なガイダンスを提供します。
CAMDPの収束に十分な条件を確立し、ナッシュ平衡点の独自性を確保します。
これらの条件を活用して、システムの収束が一意のナッシュ平衡点への収束を保証します。
さらに、複数のNASH平衡点を備えたシナリオを調査し、価値評価とポリシー改善アルゴリズムの両方を調整して、グローバルな最小NASH平衡点に収束する可能性を高める戦略を考案します。
数値実験を通じて、提案された条件とアルゴリズムの有効性を説明し、実際の設定でそれらの適用性と堅牢性を示します。
収束のための提案された条件とユニークな最適なナッシュ平衡の識別は、ロボット支援リハビリテーションにおける人間のユーザー向けのより効果的な適応システムの開発に寄与します。

要約(オリジナル)

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.

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