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    2017IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)

    Singapore,May29-June3,2017

    ModelingUserExpertiseforChoosingLevelsofSharedAutonomy

    LaurenMillikenandGeoffreyA.Hollinger

    —Insharedautonomy,arobotandhumanuserboth

    havesomelevelofcontrolinordertoachieveasharedgoal.

    Choosingthebalanceofcontrolgiventotheuserandthe

    robotcanbeachallengingproblemsincedifferentusershave

    differentpreferencesandvaryinskilllevelswhenoperating

    arobot.WeproposeusinganovelformulationofPartially

    ObservableMarkovDecisionProcess(POMDP)torepresent

    amodeloftheuser’pertiseincontrollingtherobot.The

    POMDPusesobservationsfromtheuser’sactionsandfromthe

    environmenttoupdatethebeliefoftheuser’sskillandchooses

    alevelofcontrolbetweentherobotandtheuser.Thelevelof

    controlgivenbetweentheuserandtherobotisencapsulated

    inmacro-actioncontrollers.AuserstudywasruntotesttheFig.1:Astheuserperformsmoreactionpectedfromanexpert,

    performanceofourformulation.Usersdriveasimulatedrobotthelikelihoodtheuserisclassifiedasanexpertincreases.Ifthe

    throughanobstacle-filledmapwhilethePOMDPmodelchoosesuserperformsmoreactionpectedfromanovice,theywillbe

    appropriatemacro-actioncontrollersbasedonthebeliefstatemorelikelytobeclassifiedasabeginner.

    oftheuser’sskilllevel.Theresultsoftheuserstudyshowthat

    ourmodelcanencapsulateuserskill.Theresultsalsoshowthat

    usingthecontrollerwithgreaterrobotautonomyhelpedusersofexpertisetheyareat.Thispaperisacontinuationof

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