論文の概要: Deception Game: Closing the Safety-Learning Loop in Interactive Robot Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01267v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 19:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 16:56:50.685537
• Title: Deception Game: Closing the Safety-Learning Loop in Interactive Robot Autonomy
• Title（参考訳）: ディセプションゲーム:対話型ロボットオートノミーにおける安全学習ループの閉鎖
• Authors: Haimin Hu, Zixu Zhang, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy, Jaime F. Fisac
• Abstract要約: 既存の安全手法は、ロボットが実行時に学習し適応する能力を無視することが多く、過度に保守的な行動を引き起こす。 本稿では,ロボットの進化する不確実性を明示的に考慮した安全制御ポリシを合成するための,新しいクローズドループパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.915956857741506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An outstanding challenge for the widespread deployment of robotic systems like autonomous vehicles is ensuring safe interaction with humans without sacrificing performance. Existing safety methods often neglect the robot's ability to learn and adapt at runtime, leading to overly conservative behavior. This paper proposes a new closed-loop paradigm for synthesizing safe control policies that explicitly account for the robot's evolving uncertainty and its ability to quickly respond to future scenarios as they arise, by jointly considering the physical dynamics and the robot's learning algorithm. We leverage adversarial reinforcement learning for tractable safety analysis under high-dimensional learning dynamics and demonstrate our framework's ability to work with both Bayesian belief propagation and implicit learning through large pre-trained neural trajectory predictors.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のようなロボットシステムを広く展開する上での課題は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、人間との安全なインタラクションを保証することだ。 既存の安全手法は、ロボットが実行時に学習し適応する能力を無視することが多く、過度に保守的な行動を引き起こす。 本稿では,ロボットの物理的ダイナミクスと学習アルゴリズムを協調的に考慮し,ロボットの進化する不確実性と,それに伴う将来のシナリオに迅速に対応できる能力を明確に説明し,安全な制御ポリシーを合成するための新しいクローズドループパラダイムを提案する。 本研究では,高次元学習力学下でのトラクタブル・セーフティ解析に対向的強化学習を活用し,ベイズ的信念の伝播と暗黙的学習の両能力を示す。

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