यह पत्र मानव-रोबोट साझा कार्यक्षेत्रों में लचीले, उच्च-थ्रूपुट स्वचालन को सक्षम करने के लिए सहयोगी रोबोट कोशिकाओं में प्रतिक्रियाशील और कुशल संचालन की आवश्यकता के साथ कठोर सुरक्षा गारंटी की आवश्यकता को संतुलित करने की चुनौती को संबोधित करता है। विशेष रूप से, हमारा लक्ष्य मानव गति (गतिशील बाधाओं) की यादृच्छिक और कार्य-निर्भर परिवर्तनशीलता पर विचार करके पूरी तरह प्रतिक्रियाशील या सबसे खराब स्थिति की धारणा दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करना है। हम इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि मौजूदा सीखने-आधारित मानव गति भविष्यवाणी दृष्टिकोण सबसे खराब स्थिति की भविष्यवाणी करते हैं और भविष्यवाणी अनिश्चितता को संभालने के लिए संघर्ष करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक रूढ़िवादी योजना एल्गोरिदम होते हैं। इसलिए, हम अनिश्चितता-जागरूक पूर्वानुमानित नियंत्रण बाधा कार्यों (यूए-पीसीबीएफ) नामक एक ढांचे का प्रस्ताव करते हैं, हम वास्तविक रोबोट हाथों और प्रत्यक्ष मानव-रोबोट संपर्क प्रयोगों के साथ स्वचालित सेटअप प्रयोगों के माध्यम से यूए-पीसीबीएफ को मान्य करते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह कार्य-संबंधित मेट्रिक्स में मौजूदा एचआरआई आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है और सुरक्षित स्थान उल्लंघनों की संख्या को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
