論文の概要: RoboFail: Analyzing Failures in Robot Learning Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02818v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 20:34:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:49.928483
• Title: RoboFail: Analyzing Failures in Robot Learning Policies
• Title（参考訳）: RoboFail: ロボット学習の失敗の分析
• Authors: Som Sagar, Ransalu Senanayake,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット操作ポリシーにおける障害モードの確率を積極的に識別する,深層強化学習ベースのフレームワークRoboFailを提案する。 RoboFailは、障害を起こしやすいシナリオを検出し、その可能性の定量化を目的としており、障害を予測するための構造化されたアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.694989771294013
• License:
• Abstract: Despite being trained on increasingly large datasets, robot models often overfit to specific environments or datasets. Consequently, they excel within their training distribution but face challenges in generalizing to novel or unforeseen scenarios. This paper presents a method to proactively identify failure mode probabilities in robot manipulation policies, providing insights into where these models are likely to falter. To this end, since exhaustively searching over a large space of failures is infeasible, we propose a deep reinforcement learning-based framework, RoboFail. It is designed to detect scenarios prone to failure and quantify their likelihood, thus offering a structured approach to anticipate failures. By identifying these high-risk states in advance, RoboFail enables researchers and engineers to better understand the robustness limits of robot policies, contributing to the development of safer and more adaptable robotic systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットのトレーニングが増えているにも関わらず、ロボットモデルは特定の環境やデータセットに過度に適合することが多い。 その結果、トレーニングディストリビューション内では優れていますが、新しいシナリオや予期せぬシナリオに一般化する上で、課題に直面しています。 本稿では,ロボット操作ポリシーにおける障害モードの確率を積極的に同定する手法を提案する。 この目的のために,大規模な障害領域を網羅的に探索することは不可能であるため,深い強化学習ベースのフレームワークであるRoboFailを提案する。 シナリオを検知し、その可能性の定量化を可能にし、失敗を予測するための構造化されたアプローチを提供する。 これらのリスクの高い状態を事前に特定することで、RoboFailは研究者やエンジニアがロボットポリシーの堅牢性限界をよりよく理解し、より安全で適応可能なロボットシステムの開発に寄与する。

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