論文の概要: Introspective Visuomotor Control: Exploiting Uncertainty in Deep Visuomotor Control for Failure Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11881v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 14:17:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 22:34:58.039837
• Title: Introspective Visuomotor Control: Exploiting Uncertainty in Deep Visuomotor Control for Failure Recovery
• Title（参考訳）: introspective Visuomotor Control:Deep Visuomotor Controlにおける不確かさの爆発
• Authors: Chia-Man Hung, Li Sun, Yizhe Wu, Ioannis Havoutis, Ingmar Posner
• Abstract要約: 新たな不確実性に基づく障害事例の検出と復旧手法を提案する。 12%のプッシュ,15%のピック・アンド・リーチ,22%のピック・アンド・プレイスでタスク成功率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.934244453277348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: End-to-end visuomotor control is emerging as a compelling solution for robot manipulation tasks. However, imitation learning-based visuomotor control approaches tend to suffer from a common limitation, lacking the ability to recover from an out-of-distribution state caused by compounding errors. In this paper, instead of using tactile feedback or explicitly detecting the failure through vision, we investigate using the uncertainty of a policy neural network. We propose a novel uncertainty-based approach to detect and recover from failure cases. Our hypothesis is that policy uncertainties can implicitly indicate the potential failures in the visuomotor control task and that robot states with minimum uncertainty are more likely to lead to task success. To recover from high uncertainty cases, the robot monitors its uncertainty along a trajectory and explores possible actions in the state-action space to bring itself to a more certain state. Our experiments verify this hypothesis and show a significant improvement on task success rate: 12% in pushing, 15% in pick-and-reach and 22% in pick-and-place.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作タスクのための魅力的なソリューションとして、エンドツーエンドの視覚運動制御が登場している。 しかし、模倣学習に基づくヴィスモータ制御アプローチは、エラーの複合化による分散状態から回復する能力に欠ける、共通の制限に苦しむ傾向がある。 本稿では,触覚フィードバックや視覚による障害を明示的に検出する代わりに,政策ニューラルネットワークの不確実性を用いて検討する。 我々は,障害事例の検出と復旧のための新しい不確実性に基づく手法を提案する。 我々の仮説は、政策の不確実性は、自覚的制御タスクの潜在的な失敗を暗黙的に示し、最小の不確実性を持つロボット状態がタスクの成功につながる可能性が高いというものである。 高い不確実性から回復するため、ロボットは軌道に沿って不確実性を監視し、より特定の状態に到達するための状態動作空間における可能な動作を探索する。 この仮説を検証し,12%のプッシュ,15%のピック・アンド・リーチ,22%のピック・アンド・プレイスでタスク成功率を大幅に改善した。

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