論文の概要: Asking for Help: Failure Prediction in Behavioral Cloning through Value Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04334v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 20:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:35:42.167572
• Title: Asking for Help: Failure Prediction in Behavioral Cloning through Value Approximation
• Title（参考訳）: 支援を求める: 値近似による行動クローニングにおける障害予測
• Authors: Cem Gokmen, Daniel Ho, Mohi Khansari
• Abstract要約: 本稿では,行動クローン化政策と協調して,状態値関数を学習する手法である行動クローン値近似(BCVA)を導入する。 我々は,ラッチドア開口の移動操作課題にBCVAを適用し,BCVAの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.993237527071756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in end-to-end Imitation Learning approaches has shown promising results and generalization capabilities on mobile manipulation tasks. Such models are seeing increasing deployment in real-world settings, where scaling up requires robots to be able to operate with high autonomy, i.e. requiring as little human supervision as possible. In order to avoid the need for one-on-one human supervision, robots need to be able to detect and prevent policy failures ahead of time, and ask for help, allowing a remote operator to supervise multiple robots and help when needed. However, the black-box nature of end-to-end Imitation Learning models such as Behavioral Cloning, as well as the lack of an explicit state-value representation, make it difficult to predict failures. To this end, we introduce Behavioral Cloning Value Approximation (BCVA), an approach to learning a state value function based on and trained jointly with a Behavioral Cloning policy that can be used to predict failures. We demonstrate the effectiveness of BCVA by applying it to the challenging mobile manipulation task of latched-door opening, showing that we can identify failure scenarios with with 86% precision and 81% recall, evaluated on over 2000 real world runs, improving upon the baseline of simple failure classification by 10 percentage-points.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの模倣学習アプローチの最近の進歩は、モバイル操作タスクにおける有望な結果と一般化能力を示している。 このようなモデルは、ロボットが高い自律性、すなわち可能な限り人間の監督を必要とせずに運用できるような、現実の環境での展開を増加させています。 1対1の人間の監督の必要性を避けるために、ロボットは政策の失敗を事前に検知し、予防し、助けを求める必要がある。 しかしながら、行動的クローンのようなエンドツーエンドの模倣学習モデルのブラックボックスの性質は、明示的な状態値表現の欠如とともに、失敗を予測するのが困難である。 この目的のために、動作クローン値近似(BCVA)を導入し、状態値関数を学習し、障害の予測に使用できる行動クローンポリシーと協調して訓練する手法を提案する。 提案手法をラッチドドア開口の難解な移動操作タスクに適用することにより,2000 以上の実世界実行で評価した86%の精度と81%のリコールで障害シナリオを識別でき,簡易故障分類のベースラインを10ポイント改善できることを示す。

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