El sistema multirobot (MRS) y la estrategia de control relevante son un enfoque potencial y efectivo para ayudar a las personas con capacidad de movimiento débil en diversas formas de vida asistida. Sin embargo, el traslado en aumento, un comportamiento frecuente y extenuante, y su proceso de interacción humano-robot (HRI) con MRS, especialmente el estado mental, nunca ha sido investigado, aunque determina directamente la experiencia del usuario y la seguridad. En este documento, se introduce la espectroscopia cercana al infrarrojo funcional (fNIRS), una técnica de imagen cerebral para realizar una medición continua del estado mental, para monitorear la fatiga mental del usuario al implementar un traslado de comportamiento en dos niveles de dificultad asistido por múltiples robots de bienestar. Veinticinco sujetos realizaron un traslado de auto-levantamiento y un traslado de auto-levantamiento asistido por múltiples robots de bienestar. Después de eliminar ruidos fisiológicos, se calcularon seis características de hemoglobina oxigenada y desoxigenada (HbO y HbR, respectivamente), que incluyeron la media, la pendiente, la varianza, el pico, la asimetría y la curtosis. Para maximizar la distinción de fNIRS entre el auto-levantamiento y el auto-levantamiento asistido (auto-levantamiento asistido por múltiples robots de bienestar), se propuso la combinación óptima de características estadísticas para la clasificación del análisis discriminante lineal (LDA). Además, la precisión de la clasificación se considera un estándar para cuantificar la diferencia de estados mentales entre dos comportamientos contrastantes. Al ajustar el índice, establecimos el modelo de fatiga mental que crece exponencialmente a medida que aumenta la carga de trabajo. Finalmente, el modelo de fatiga mental se aplica para guiar el modo de enfermería de los cuidadores y la estrategia de control de MRS. Nuestros hallazgos revelan que las combinaciones que contienen valores medios y máximos produjeron significativamente mayores precisión de clasificación tanto para HbO como para HbR que todas las otras combinaciones, en todos los sujetos. Cuantifican efectivamente la fatiga mental para proporcionar una evaluación con una base teórica para mejorar la experiencia del usuario y optimizar la estrategia de control de MRS.