Bài báo trình bày một phương pháp học điều khiển chia sẻ cho xe lăn thông minh bằng cách mô hình hóa hành vi của người hỗ trợ từ xa. Phương pháp sử dụng Gaussian Process để học chính sách hỗ trợ liên tục dựa trên hành động của người dùng và trạng thái môi trường. Mô hình được huấn luyện chỉ từ một lần biểu diễn duy nhất, giúp robot có thể tái hiện hành vi hỗ trợ của con người một cách chính xác. Nghiên cứu được đánh giá qua một thử nghiệm thực tế, so sánh giữa hỗ trợ của robot và hỗ trợ của con người. Kết quả cho thấy mô hình học được có khả năng tái tạo vị trí và mức độ hỗ trợ tương tự như con người, đồng thời giảm độ giật trong thao tác của người dùng. Mặc dù thời gian hoàn thành nhiệm vụ tăng lên khi có hỗ trợ từ robot, khoảng cách trung bình đến vật cản vẫn giữ ở mức tương đương với hỗ trợ của con người. Nghiên cứu cũng phân tích ảnh hưởng của phản hồi haptic đến hiệu suất và cảm nhận của người dùng, cho thấy phản hồi lực không làm tăng gánh nặng nhận thức và được người dùng đánh giá tích cực.