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基于图神经网络的多机器人系统中的去中心化感知以预测工人行为
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种去中心化的感知框架，旨在提升多机器人系统在工业环境中对人类行为的预测能力。研究表明，通过共享信息和结合空间、时间数据，增加机器人数量和时间序列长度可以提高预测准确性，增强系统韧性。
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关键要点
- 本研究提出了一种去中心化的感知框架，旨在提升多机器人系统在工业环境中对人类行为的预测能力。
- 通过共享信息和结合空间、时间数据，可以提高预测准确性。
- 增加机器人数量和时间序列长度有助于增强系统的韧性。
- 共识机制使多机器人系统在动态工业环境中更加可靠。
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