論文の概要: Competence-Aware Path Planning via Introspective Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13974v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 18:29:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:42:14.270108
• Title: Competence-Aware Path Planning via Introspective Perception
• Title（参考訳）: イントロスペクティブ・パーセプションによる能力認識経路計画
• Authors: Sadegh Rabiee, Connor Basich, Kyle Hollins Wray, Shlomo Zilberstein, Joydeep Biswas
• Abstract要約: 本稿では,認識の誤りによる計画実行失敗を推論することで,有能な計画立案のための構造的モデルフリーアプローチを提案する。 タスクレベルの能力を反復的に学習し活用するためのベイズ的枠組みである,イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・インセプティヴ・インセプティヴ・インセプティヴ・インセプティヴ・パス・プランニング(CPIP)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.39015240656877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots deployed in the real world over extended periods of time need to reason about unexpected failures, learn to predict them, and to proactively take actions to avoid future failures. Existing approaches for competence-aware planning are either model-based, requiring explicit enumeration of known failure modes, or purely statistical, using state- and location-specific failure statistics to infer competence. We instead propose a structured model-free approach to competence-aware planning by reasoning about plan execution failures due to errors in perception, without requiring a-priori enumeration of failure modes or requiring location-specific failure statistics. We introduce competence-aware path planning via introspective perception (CPIP), a Bayesian framework to iteratively learn and exploit task-level competence in novel deployment environments. CPIP factorizes the competence-aware planning problem into two components. First, perception errors are learned in a model-free and location-agnostic setting via introspective perception prior to deployment in novel environments. Second, during actual deployments, the prediction of task-level failures is learned in a context-aware setting. Experiments in a simulation show that the proposed CPIP approach outperforms the frequentist baseline in multiple mobile robot tasks, and is further validated via real robot experiments in an environment with perceptually challenging obstacles and terrain.
• Abstract（参考訳）: 長期間にわたって現実世界に展開するロボットは、予期せぬ失敗を判断し、予測し、将来の失敗を避けるために積極的に行動を取る必要がある。 能力対応計画のための既存のアプローチはモデルベースであり、既知の障害モードの明示的な列挙を必要とするか、あるいは状態と場所固有の障害統計を使って能力を推測する純粋に統計的なものである。 代わりに,障害モードのa-priori列挙や位置固有の障害統計を必要とせず,知覚エラーによる計画実行失敗を推論し,能力対応計画に対する構造化モデルフリーなアプローチを提案する。 我々は,新しい展開環境におけるタスクレベルの能力の反復学習と活用を行うベイジアンフレームワークである,イントロスペクティブ・インセプション(cpip)による能力認識パス計画を導入する。 CPIPは能力認識計画問題を2つの構成要素に分解する。 まず、新しい環境に展開する前に、内観的知覚を通して、モデルのない、位置に依存しない環境で知覚誤差を学習する。 第二に、実際のデプロイメントにおいて、タスクレベルの障害の予測はコンテキスト認識環境で学習される。 シミュレーション実験では,提案手法が複数の移動ロボットタスクにおける頻繁なベースラインを上回っており,障害物や地形に知覚的に挑戦する環境での実際のロボット実験によりさらに検証されることを示した。

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