論文の概要: Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible Evaluation of Robotic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04362v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 15:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:05:56.850710
• Title: Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible Evaluation of Robotic Agents
• Title（参考訳）: ロボットエージェントの再現性とアクセシブル評価のための統合ベンチマークと設計
• Authors: Jacopo Tani and Andrea F. Daniele and Gianmarco Bernasconi and Amaury Camus and Aleksandar Petrov and Anthony Courchesne and Bhairav Mehta and Rohit Suri and Tomasz Zaluska and Matthew R. Walter and Emilio Frazzoli and Liam Paull and Andrea Censi
• Abstract要約: 本稿では,開発とベンチマークを統合した再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。 このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これは比較的低コストで再現可能な標準化されたセットアップである。 本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.36681529571202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As robotics matures and increases in complexity, it is more necessary than ever that robot autonomy research be reproducible. Compared to other sciences, there are specific challenges to benchmarking autonomy, such as the complexity of the software stacks, the variability of the hardware and the reliance on data-driven techniques, amongst others. In this paper, we describe a new concept for reproducible robotics research that integrates development and benchmarking, so that reproducibility is obtained "by design" from the beginning of the research/development processes. We first provide the overall conceptual objectives to achieve this goal and then a concrete instance that we have built: the DUCKIENet. One of the central components of this setup is the Duckietown Autolab, a remotely accessible standardized setup that is itself also relatively low-cost and reproducible. When evaluating agents, careful definition of interfaces allows users to choose among local versus remote evaluation using simulation, logs, or remote automated hardware setups. We validate the system by analyzing the repeatability of experiments conducted using the infrastructure and show that there is low variance across different robot hardware and across different remote labs.
• Abstract（参考訳）: ロボティクスが成熟し、複雑さが増すにつれ、ロボットの自律性の研究が再現可能であることはかつてないほど必要である。 他の科学と比較すると、ソフトウェアスタックの複雑さ、ハードウェアの多様性、データ駆動技術への依存など、自律性のベンチマークには特別な課題があります。 本稿では,研究・開発プロセスの開始から再現性が「設計」されるように,開発とベンチマークを統合する再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。 まず、この目標を達成するための全体的な概念目標と、構築した具体的なインスタンス、DUCKIENetを提供します。 このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これはリモートでアクセス可能な標準設定であり、それ自身は比較的低コストで再現可能である。 エージェントを評価する場合、インターフェイスの注意深い定義により、ユーザーはシミュレーション、ログ、またはリモート自動化されたハードウェア設定を使用して、ローカルかリモートかを選択できる。 本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。

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