Αυτή η διατριβή στοχεύει να παράσχει έναν μηχανισμό λήψης αποφάσεων, όπως ένα εργαλείο σε πραγματικό χρόνο, το οποίο αξιοποιεί τις καθορισμένες μη ασφαλείς ενέργειες ελέγχου που εξάγονται από τη μέθοδο STPA, προκειμένου να ωθήσει το σύστημα στην επιλογή μιας ενέργειας, με βάση τις τρέχουσες και προηγούμενες παρατηρήσεις και ενέργειες, που θα το μεταφέρουν σε μια επόμενη κατάσταση που ανήκει σε υψηλότερο επίπεδο ασφάλειας. Χρησιμοποιούμε μια αφαίρεση για τη ομαδοποίηση της πληθώρας των κανονικών και μη ασφαλών καταστάσεων του συστήματος και διατυπώνουμε το πρόβλημα ως μια μερική παρατηρήσιμη διαδικασία απόφασης Makrov προκειμένου να προσδιορίσουμε ένα γράφημα που λειτουργεί σε πραγματικό χρόνο και συνάγει ασφαλές και το μη ασφαλές ροές εργασιών του συστήματος. Έτσι, η εργασία σε αυτή τη διατριβή δεν παρέχει μόνο ένα θεωρητικό πλαίσιο για αξιόπιστο και ασφαλές HRC σε μη περιορισμένα περιβάλλοντα, αλλά δείχνει επίσης μεγάλες δυνατότητες σε πρακτικές εφαρμογές. Επιπλέον, η προτεινόμενη μέθοδος ασφάλειας παρέχει μια νέα προοπτική για την προβολή και την εφαρμογή ασφαλούς HRC συνδυάζοντας διάφορες μεθοδολογίες σε διαφορετικά ερευνητικά πεδία, συμπεριλαμβανομένης της θεωρίας παρατήρησης, της ομαλότητας των γραφημάτων και των συστημάτων και της θεωρίας ελέγχου.
Τhis dissertation aims to provide a real-time decision-making mechanism tool, which capitalizes on the determined unsafe control actions extracted from the STPA, in order to prompt the system into the selection of an action, based on the current and past observations and actions, that will transit it to a next state that belongs to a higher safety level. Therefore, the proposed HRC safety method is targeted as a step forward towards a generic safe HRC framework for various robotic platforms, which perform collaborative tasks with human operators. We employ an abstraction for clustering the plethora of the normal and unsafe states of the system, and we formulate the problem as a partial observable Markov decision process to determine a policy graph that operates in real-time and deduces the safe and unsafe workflows of the system. Thus, this dissertation provides a theoretical framework for reliable and safe HRC in unconstrained environments and shows great potential in practical applications. Moreover, the proposed safety method offers a new perspective to view and implement safe HRC by combining various methodologies in different research fields, including observation theory, graph policy, systems, and control theory.