实时分区控制中面向零样本协同的认知受限伙伴

英文标题：Cognitively Constrained Partners for Zero-Shot Coordination in Real-Time Partitioned Control

本文针对实时分区控制场景下的人机协同难题展开研究，指出有效的人机组队需要智能体能够与行为不可预测的人类伙伴顺畅协作。针对实时人类反馈强化学习或大规模行为数据集采集成本极高、而纯模拟仿真训练又容易过拟合人工约定的痛点，研究提出了引入认知受限伙伴（Cognitively Constrained Partners）的方案。该方法无需高昂的人类数据即可提升智能体的泛化协同能力，为开发高鲁棒性人机协作 Agent 及具身共融控制系统提供了新的技术路径。