연구진은 인간의 전문성을 활용한 공유 제어 프레임워크 HITL-D를 제안했어요. HITL-D는 다단계 삽입 및 정밀 조작 작업에서 사용자의 성능을 향상시키는 데 사용돼요. 확산 기반 정책과 인간 제어를 결합하여 작업 완료 시간을 40% 단축하고 인지 부하를 37% 감소시켰어요.
HITL-D는 장면 포인트 클라우드와 엔드 이펙터 위치에 따라 자율적으로 엔드 이펙터 방향을 업데이트하여 조이스틱 제어 축의 수를 줄이고 정신적 부담을 낮춰요. 12명의 참가자가 참여한 다중 작업 사용자 연구에서 기존 원격 조작 방식 대비 직관성, 독립성, 자신감에 대한 Likert 척도 평가가 향상됐어요.
HITL-D는 인간의 전문성을 자율적인 지원과 통합하여 객관적, 주관적 측면 모두에서 원격 조작을 개선하는 효과를 입증했어요.