Nhiệm vụ lắp ráp gồm 12 bước, mỗi bước là một nhiệm vụ nhỏ (subtask) như di chuyển, gắn kết, kiểm tra, hoàn thiện.

• Có 4096 cách phân bổ nhiệm vụ giữa người và robot. Tác giả dùng thuật toán Python để loại bỏ các phân bổ không khả thi và chọn phân bổ tối ưu dựa trên hàm chi phí gồm 4 tiêu chí: khả năng chuyển động của robot, độ chính xác của robot, mức độ mệt mỏi của người, và mức độ di chuyển cần thiết của người.
• - Niềm tin được mô hình hóa bằng chuỗi thời gian (time-series) dựa trên hiệu suất và lỗi của từng bên. Robot đo lỗi bằng cảm biến và camera, người đo hiệu suất bằng thiết bị đeo có LED marker.
• - Niềm tin được hiển thị thời gian thực trên màn hình để cả người và robot có thể điều chỉnh hành vi.
• - Nếu niềm tin giảm dưới ngưỡng, hệ thống sẽ cảnh báo nhẹ, cảnh báo mạnh, hoặc yêu cầu tái phân bổ nhiệm vụ.
• - Tái phân bổ nhiệm vụ được thực hiện bằng cách lặp lại quy trình tối ưu hóa ban đầu, nhưng có thêm thông tin phản hồi từ quá trình lắp ráp thực tế.
• - Thí nghiệm với 20 người tham gia cho thấy: niềm tin hai chiều giúp tăng độ nhận thức tình huống (SAGAT), giảm gánh nặng nhận thức (NASA TLX), tăng độ thích thú, tăng hiệu suất nhóm, tăng chất lượng và năng suất lắp ráp.
• - Robot sử dụng Baxter, điều khiển bằng ROS và RPC, có camera, cảm biến, và màn hình hiển thị.
• - Tác giả đề xuất mở rộng nghiên cứu sang các hệ thống đa robot, đa người, và các môi trường lắp ráp phức tạp hơn.