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Análise de

Attention allocation for human multi-robot control: Cognitive analysis based on behavior data and hidden states

Chien S.-Y. et al.
International Journal of Human Computer Studies, 2018.
DOI: — sem registro —

Grade de análise

A obra atravessada pela grade AnCo

Treze campos derivados da metodologia do grupo. Campos sem registro nesta análise podem ser preenchidos por novas análises do mesmo artigo.

Pertinência

Sim — pertinente para o campo da Análise Cognitiva.

Define o conceito

Não

Objeto

Alocação de atenção para controle humano de múltiplos robôs (HRI).

Objetivo

Examinar as estratégias cognitivas subjacentes e identificar os estados cognitivos não observáveis usando HMM (Hidden Markov Model).

Foco

Análise Cognitiva Aplicada, HRI, Alocação de Atenção.

Metodologia

Análise Cognitiva (Baseada em dados de comportamento e estados ocultos - HMM).

Epistemologia
Aplicada/Computacional
Teoria
Auto-encoders, Padrões Cognitivos
Aspectos relevantes

— sem registro —

Referenciais

— sem registro —

Resultados

O HMM é útil para investigar o uso de recursos cognitivos humanos em ambientes de multitarefa e revelar estratégias cognitivas.

Contexto de produção

— sem registro —

Observações

— sem registro —

Como citar esta análise

ABNT

ANCO, E.. *Análise cognitiva: Attention allocation for human multi-robot control: Cognitive analysis based on behavior data and hidden states*. AnCo: Plataforma de Análise Cognitiva, 2026. Disponível em: https://anco.ufba.br/analise/1859/. Acesso em: 22 jul. 2026.

APA

AnCo, E. (2026). Análise cognitiva: Attention allocation for human multi-robot control: Cognitive analysis based on behavior data and hidden states. AnCo. https://anco.ufba.br/analise/1859/