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新的NeST-Bayes框架在多机器人系统中推断机器人和假设的信任度
研究人员开发了NeST-Bayes，一个新颖的神经符号框架，旨在推断多机器人系统中的信任度，而无需依赖预先存在的信任关系或外部身份信号。该系统通过分析机器人之间观察的一致性来联合评估个体机器人及其报告的假设的可信度。通过对Beta分布的信任信念进行贝叶斯更新，NeST-Bayes保持了时间上一致的信任估计，在各种基准设置下，即使在对抗性攻击下，也能在精确度和召回率方面表现出色。
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开放平台支持微型车辆自动驾驶研究
研究人员开发了一个低成本、开放式的自动驾驶研究平台，使用了微型阿克曼车辆。该平台集成了实体车辆、印刷轨道、数据收集工具以及一个Webots数字孪生，以促进受控实验。使用命令条件行为克隆进行的初步测试表明，该系统能够进行车道保持和转弯操作，平均横向误差接近人类演示的水平。在数字孪生中进行的进一步实验突显了相机视场对性能的显著影响，并表明合成数据与真实演示相结合可以改进用于完成复杂路线的策略训练。
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仅使用摄像头的机器人通过新颖的两阶段恢复系统重新获得线路跟踪能力 · 跟踪到2个来源
研究人员为仅使用摄像头的自主地面车辆开发了一种新颖的两阶段恢复系统，该系统可以在丢失视觉引导时重新建立线路跟踪。该系统首先通过原地转动并放宽颜色检测参数来尝试重新获取线路。如果失败，它将利用单目视觉里程计回溯到先前保存的位置，然后再重新尝试线路跟踪。这种方法在Webots模拟中进行了评估，成功率为86.6%，中位恢复时间为3.26秒，证明了其对低成本、计算受限机器人的可行性。