論文の概要: ABNet: Attention BarrierNet for Safe and Scalable Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13025v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 19:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 00:18:18.525010
• Title: ABNet: Attention BarrierNet for Safe and Scalable Robot Learning
• Title（参考訳）: ABNet: 安全でスケーラブルなロボット学習のための注意障壁ネット
• Authors: Wei Xiao, Tsun-Hsuan Wang, Daniela Rus,
• Abstract要約: バリアベースの手法は、安全なロボット学習における主要なアプローチの1つである。 本稿では,より大規模な基本安全モデルを段階的に構築するスケーラブルなAttention BarrierNet(ABNet)を提案する。 2次元ロボット障害物回避、安全なロボット操作、視覚に基づくエンドツーエンド自動運転におけるABNetの強みを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.4951884593569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safe learning is central to AI-enabled robots where a single failure may lead to catastrophic results. Barrier-based method is one of the dominant approaches for safe robot learning. However, this method is not scalable, hard to train, and tends to generate unstable signals under noisy inputs that are challenging to be deployed for robots. To address these challenges, we propose a novel Attention BarrierNet (ABNet) that is scalable to build larger foundational safe models in an incremental manner. Each head of BarrierNet in the ABNet could learn safe robot control policies from different features and focus on specific part of the observation. In this way, we do not need to one-shotly construct a large model for complex tasks, which significantly facilitates the training of the model while ensuring its stable output. Most importantly, we can still formally prove the safety guarantees of the ABNet. We demonstrate the strength of ABNet in 2D robot obstacle avoidance, safe robot manipulation, and vision-based end-to-end autonomous driving, with results showing much better robustness and guarantees over existing models.
• Abstract（参考訳）: 安全な学習は、単一の失敗が破滅的な結果をもたらす可能性のあるAI対応ロボットの中心である。 バリアベースの手法は、安全なロボット学習における主要なアプローチの1つである。 しかし、この方法はスケーラブルではなく、訓練が困難であり、ロボットに展開するのが困難なノイズの多い入力の下で不安定な信号を生成する傾向がある。 これらの課題に対処するために、我々は、より大規模な基盤安全なモデルを漸進的に構築するスケーラブルな、新しい注意障壁ネット(ABNet)を提案する。 ABNetのBarrierNetの各ヘッドは、さまざまな特徴から安全なロボット制御ポリシーを学び、観察の特定の部分に焦点を当てることができた。 このように、我々は複雑なタスクのための大きなモデルを一括で構築する必要はなく、安定した出力を確保しながらモデルのトレーニングを著しく促進する。 最も重要なことは、ABNetの安全保証を正式に証明できることです。 2次元ロボット障害物回避、安全なロボット操作、視覚に基づくエンドツーエンド自動運転におけるABNetの強みを示す。

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