我们现在常常会提到“人机协同”工作，不过，所谓的人机协同往往不会是1对1的状况，通常都是一对多。那么，人类的处理能力可能就是这种人机协同工作的瓶颈。或许你会好奇，一个人类，最多可以控制多少个机器人呢？

科幻电影中的场景，如今在现实世界中上演！美国国防高等研究计划局（DARPA）近期一项突破性研究，证实人类单兵在复杂任务中，能够有效管理超过百台的无人地面与空中载体，且仅在极短时间内感到工作量重载。这项研究不仅挑战了过去数十年来的认知，更为机器人群在各领域的应用，打开了前所未有的可能性。

在这项由美国国防高等研究计划局（DARPA）资助的研究中，专家们表明，人类可以单独且有效地管理超过100辆自主地面和空中载体的异质机器人群，并且在整个任务中只有短暂的时间感到不堪重负。例如，在一个特别具有挑战性的多日城市环境实验中，人类控制员仅在3%的时间内因工作量重载。这些结果于11月19日发表在《IEEE现场机器人学汇刊》上。

俄勒冈州立大学协作机器人与智能系统研究所的研究副主任茱莉·A·亚当斯，35年来一直在研究人类与机器人和其他复杂系统（例如飞机驾驶舱和核电厂控制室）的互动。她指出，机器人群可用于支持人类工作可能特别危险和有害的任务，例如监测野火。

“机器人群可用于对某个区域进行持续覆盖，例如监测洛杉矶最近烧毁区域的新火灾或抢劫者，”亚当斯说。“这些资讯可用于引导有限的资源，例如消防单位或水车前往新火灾和热点，或前往认为已扑灭火灾的地点。”

这些任务可能涉及多种不同类型的无人地面载体（例如Aion Robotics R1轮式机器人）和空中自主载体（例如Modal AI VOXL M500四轴飞行器）的混合，并且人类控制员可能需要在任务展开时将各个机器人重新分配给不同的任务。值得注意的是，过去几十年的某些理论——甚至亚当斯早期的论文工作——都表明，单个人类部署大量机器人的能力有限。

“这些历史理论和相关的实证结果表明，随着地面机器人数量的增加，人类的工作量也会增加，这通常会导致整体性能下降，”亚当斯说，并指出，尽管早期的研究重点是无人地面载体（UGV），它们必须应对路缘和其他物理障碍，但无人飞行载体（UAV）通常遇到的物理障碍较少。

在测试过程中，操控员不仅要引导机器人群移动，还要应对各种虚拟与实体的障碍物，并完成消灭敌对目标的任务。研究团队通过监测操控员的生理反应，包括心率变异性、姿势、语速等，来评估他们的工作量。令人惊讶的是，即使在最复杂的任务中，操控员的工作量重载时间，也仅占总任务时间的3%。

在测试期间，人类控制员被安置在测试场地边缘的指定区域，并使用环境的虚拟重建来掌握载体的位置以及分配给它们的任务。

最大的任务轮班涉及110架无人机、30辆地面载体，以及最多50辆代表额外现实世界载体的虚拟载体。机器人必须在物理城市环境中导航，以及一系列使用AprilTags（可以代表虚拟危险的简化QR码）表示的虚拟危险，这些危险传播在整个任务场地中。

从左上角顺时针方向：3DR Solo、Uvify IFO-S、带TX2的AION R1和Modal AI VOXL m500 UGV和UAV。

DARPA通过提供数千个危险和资讯来告知搜索，使最终的现场演习变得异常具有挑战性。“危险的复杂性非常高，”亚当斯说，并指出，一些危险需要多个机器人同时与之互动，而一些危险则在环境中移动。

在每个任务轮班期间，都会监测人类控制员对手头任务的生理反应。例如，传感器会收集有关他们心率变异性、姿势甚至语速的数据。这些数据被输入到一个既定的算法中，该算法估计工作量水平，并用于确定控制员何时达到超过正常范围的工作量水平，称为“重载状态”。

亚当斯指出，尽管这次现场演习中要管理的机器人数量庞大且复杂，但重载状态实例的数量和持续时间相对较短——在任务轮班期间只有几分钟。“在我们收集数据的所有轮班中，估计重载状态的总百分比为所有工作量估计的3%，”她说。

人类指挥官达到重载状态的最常见原因是，他们必须产生多个新战术或检查发射区中有哪些载体可用于部署。

亚当斯指出，这些发现表明——与过去的理论相反——机器人的数量可能不像以前认为的那样对人类机器人群控制性能产生那么大的影响。她的团队正在探索可能影响机器人群控制任务的其他因素，例如其他人类限制、系统设计和无人机系统设计，其结果可能会为美国联邦航空管理局的无人机法规提供资讯，她说。

这项研究成果不仅在军事领域具有重大意义，也为机器人群在其他领域的应用，打开了无限可能。在灾害救援方面，机器人群能够快速进行搜索、救援、监测等任务，提高救援效率。在环境监测方面，机器人群能够在广阔区域内进行环境监测，例如森林火灾预警、野生动物保护等。在物流运输方面，机器人群能够在复杂环境中进行物流运输，例如无人机送货、自动驾驶卡车等。

随着机器人技术的不断发展，我们有理由相信，在不久的将来，机器人群将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利与福祉。DARPA的这项研究，无疑为机器人技术的未来发展，注入了一剂强心针。