【摘要】中提到的研究主要探讨了如何实现人通过自然语言有效地指挥机器人完成空间任务，强调了“以人为中心”的设计理念。研究基于人-人空间语言交互的认知机制，提出了与人类智能相似的机器人空间认知研发方案。其中，关键点包括空间视角采择、空间语言参考框架和心理理论的应用。
空间视角采择是人类在交流时能理解他人视野的能力，它分为两个层次：层次1涉及理解对方能看到什么，即解决遮挡问题；层次2则涉及理解从对方视角看事物会是什么样子，即解决视角问题。层次1通常通过视线连线策略来实现，判断视线是否被遮挡；层次2则需要心理旋转策略，即在脑海中模拟视角转换。
空间语言参考框架是指人们在描述空间位置时所依据的参照物，例如绝对坐标（如北、南）或相对坐标（如左、右）。在人-人交流中，理解和生成这些框架是至关重要的。对于机器人来说，这意味着它需要能够识别和理解不同的空间参考框架，并据此执行任务。
心理理论是人类理解他人思维、意图和情感的能力。在人-机器人交互中，机器人需要具备类似的心理理论，能够推测用户的目标，并根据反馈调整其交互策略，以提高沟通效率和任务完成的成功率。
中的“机器人”、“机器学习”和“深度学习”暗示了研究可能涉及使用这些技术来增强机器人的自然语言理解和处理能力。机器学习和深度学习是人工智能领域的重要分支，它们可以帮助机器人从大量数据中学习模式，进而改进其理解和响应自然语言的能力。
【部分内容】提到了人-机器人交互的自然语言空间信息交流是当前研究的焦点，特别是如何使机器人在非结构化环境中提供服务。为了实现这一目标，研究者们正在探索如何将人类的空间认知和交流技巧应用到机器人设计中，使其能够更好地理解和适应人类的自然语言指令。
这项研究的核心在于构建一个能理解并执行自然语言空间指令的机器人系统，这需要结合心理学、认知科学以及人工智能领域的知识。通过深入理解人-人空间语言交互的机制，可以指导机器人设计，使其能更好地适应人类的需求，实现更自然、高效的交互。此外，结合机器学习和深度学习，可以进一步提升机器人的语言理解和反应能力，从而在实际应用场景中发挥更大的作用。
