Evidence Theory for Robotics: A Review

Evidence Theory for Robotics: A Review是机器人证据理论领域的权威综述论文，系统阐述了Dempster-Shafer证据理论在机器人系统中的应用和发展。该论文由不确定性推理和机器人学交叉领域的学者撰写，涵盖了基本概率分配、信任函数、似然函数、Dempster组合规则等核心证据理论概念及其在机器人中的应用。论文深入分析了证据理论在机器人多传感器融合、目标识别、状态估计、决策制定等领域的应用，讨论了冲突证据处理、计算复杂度、证据可靠性、实时融合等关键挑战及改进方案。该论文是机器人证据理论研究的重要参考文献，适用于机器人多传感器融合、不确定性推理、目标识别等研究方向。