arXiv cs.AI· Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Haocheng Meng, Songqiao Xie, Miroslav Pajic·· 8 小时前AI 评分18
NeST-Bayes：多机器人系统中联合机器人-物体假设信任推断的神经符号框架
Who to Trust in Multi-Robot Systems: Joint Robot and Object Hypothesis Trust Inference via Neural-Symbolic Cross-Validation
AI 导读
NeST-Bayes 是一个神经符号框架，仅凭机器人间观测一致性即可联合推断机器人与物体假设的信任，无需预置信任关系或侧信道信息。它通过自我中心关系图推理生成瞬时信任证据，并用 Beta 分布信任信念的贝叶斯更新实现时序累积。在优化攻击下达到 98.8% 机器人精度与 93.8% 召回率，Webots 仓库遮挡场景下保持 92.5% 机器人精度与 97.3% 物体精度。
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