論文の概要: COBRA-PPM: A Causal Bayesian Reasoning Architecture Using Probabilistic Programming for Robot Manipulation Under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14488v3
• Date: Tue, 24 Jun 2025 19:26:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.402611
• Title: COBRA-PPM: A Causal Bayesian Reasoning Architecture Using Probabilistic Programming for Robot Manipulation Under Uncertainty
• Title（参考訳）: COBRA-PPM:不確実性下でのロボット操作のための確率的プログラミングを用いた因果ベイズ推論アーキテクチャ
• Authors: Ricardo Cannizzaro, Michael Groom, Jonathan Routley, Robert Osazuwa Ness, Lars Kunze,
• Abstract要約: 我々は、因果ベイズネットワークと確率的プログラミングを組み合わせた新しい因果ベイズ推論アーキテクチャであるCOBRA-PPMを導入し、不確実性の下でロボット操作の介入推論を行う。 ブロック積み重ね作業における高忠実度実験により,高い精度で操作結果を予測する(Pred Acc: 88.6%)とともに,94.2%のタスク成功率でグリージーな次善動作選択を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.087774077861305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manipulation tasks require robots to reason about cause and effect when interacting with objects. Yet, many data-driven approaches lack causal semantics and thus only consider correlations. We introduce COBRA-PPM, a novel causal Bayesian reasoning architecture that combines causal Bayesian networks and probabilistic programming to perform interventional inference for robot manipulation under uncertainty. We demonstrate its capabilities through high-fidelity Gazebo-based experiments on an exemplar block stacking task, where it predicts manipulation outcomes with high accuracy (Pred Acc: 88.6%) and performs greedy next-best action selection with a 94.2% task success rate. We further demonstrate sim2real transfer on a domestic robot, showing effectiveness in handling real-world uncertainty from sensor noise and stochastic actions. Our generalised and extensible framework supports a wide range of manipulation scenarios and lays a foundation for future work at the intersection of robotics and causality.
• Abstract（参考訳）: 操作タスクは、オブジェクトと対話する際に、ロボットが原因と効果を推論する必要がある。 しかし、多くのデータ駆動アプローチは因果意味を欠いているため、相関のみを考慮する。 我々は、因果ベイズネットワークと確率的プログラミングを組み合わせた新しい因果ベイズ推論アーキテクチャであるCOBRA-PPMを導入し、不確実性の下でロボット操作の介入推論を行う。 本稿では,従来のブロック積み重ねタスクにおいて,高忠実度ガゼボに基づく実験を行い,高い精度で操作結果を予測する(Pred Acc: 88.6%)とともに,94.2%のタスク成功率でグリージーな次善動作選択を行う。 さらに,センサノイズや確率的動作から実世界の不確実性を扱うことの有効性を示した。 汎用的で拡張可能なフレームワークは、幅広い操作シナリオをサポートし、ロボット工学と因果関係の交差点における将来の研究の基盤となる。

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