Modeling Trust in human–Robot Collaborative Construction: An Improved Cloud Bayesian Network

doi:10.1016/j.eswa.2025.129928

Modeling Trust in human–Robot Collaborative Construction: An Improved Cloud Bayesian Network

2025-10-03

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DOI：10.1016/j.eswa.2025.129928

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工人对机器人系统的信任对于建筑施工中人类-机器人协作（HRC）的成功实施至关重要，直接影响运营效率和安全结果。为准确评估HRC场景中的信任风险，本研究提出了一种结合改进云模型（CM）与贝叶斯网络（BNs）的集成方法，用于动态信任风险分析。首先，通过文献回顾和专家咨询识别了影响HRC信任风险的关键因素。随后，采用改进的CM捕捉信任状态定义中的固有不确定性和模糊性，便于将连续的专家评估离散化为适当的风险状态。接着，开发了BN以执行正向推理、敏感性分析和反向诊断，实现主动的信任风险预测、关键因素识别和针对性干预。本研究的主要贡献包括：（a）从人类、组织和机器人视角识别了11个信任因素，为分析建筑施工中的HRC信任风险提供了全面基础；（b）采用优化的云熵方法准确捕捉专家评估中的模糊性和随机性，从而产生稳健的先验概率；（c）开发了混合CBN框架以评估建筑施工中的HRC信任风险，在风险感知、分析和控制方面表现出优越性能。总体而言，本研究通过动态评估信任风险，为更安全、更有效的HRC提供了有价值的见解。

Modeling Trust in human–Robot Collaborative Construction: An Improved Cloud Bayesian Network

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