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Improving Trust Estimation in Human-Robot Collaboration through Beta Reputation at Fine-Grained Time Scales
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新框架，通过连续奖励值更新机器人对人类信任的估计，消除了手动设计奖励函数的需求，显著提高了信任估计的准确性，推动了智能机器人的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，解决了机器人在细粒度时间尺度上准确估计人类信任的问题。
- 该框架利用连续奖励值更新信任估计，消除了手动设计奖励函数的需求。
- 研究结果表明，该框架显著提高了信任估计的准确性。
- 该研究推动了更智能机器人的发展。
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