arXiv cs.RO 机器人学· Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Haocheng Meng, Songqiao Xie, Miroslav Pajic·· 5 小时前精选AI 评分52
NeST-Bayes：多机器人系统中联合推断机器人与物体假设信任的神经符号框架
Who to Trust in Multi-Robot Systems: Joint Robot and Object Hypothesis Trust Inference via Neural-Symbolic Cross-Validation
AI 导读
论文提出 NeST-Bayes，一个神经符号框架，仅依靠跨机器人观测一致性联合推断机器人与物体假设的信任，无需预设信任、声誉信息或侧信道身份信号。它在自中心关系图上推理得到瞬时信任证据分数，并通过 Beta 分布信任信念的贝叶斯更新随时间累积。
推荐理由
论文给出攻击与遮挡场景下的具体精度召回数字，可评估该信任推断方法在对抗环境中的可用性。
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