要將相關性方法擴展到更複雜的人機協作（HRC）場景，尤其是涉及多個人和多個任務的情況，可以考慮以下幾個策略：
多層次的相關性評估：在複雜的場景中，應用多層次的相關性評估機制，首先識別出所有參與者的目標和任務，然後根據這些目標和任務的優先級來評估場景中的元素相關性。這樣可以確保每個參與者的需求都被考慮到，並且能夠動態調整優先級。
上下文感知的動態調整：在多任務環境中，機器人需要具備上下文感知能力，能夠根據環境變化和人類行為的即時反應來調整其行動計劃。這可以通過持續監測人類的行為和語言來實現，並根據收集到的數據即時更新相關性評估。
協作策略的整合：設計協作策略，使機器人能夠在多個任務之間進行有效的資源分配和任務切換。這需要機器人能夠理解不同任務之間的依賴關係，並根據任務的緊急性和重要性來調整其行動。
人類偏好的學習：通過機器學習技術，機器人可以從過去的互動中學習人類的偏好，進而在多個任務中更好地預測人類的需求，從而提高協作的效率和自然度。