論文の概要: From Mystery to Mastery: Failure Diagnosis for Improving Manipulation Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02818v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 21:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:23:59.518455
• Title: From Mystery to Mastery: Failure Diagnosis for Improving Manipulation Policies
• Title（参考訳）: ミステリーから熟達へ:マニピュレーションポリシー改善のための故障診断
• Authors: Som Sagar, Jiafei Duan, Sreevishakh Vasudevan, Yifan Zhou, Heni Ben Amor, Dieter Fox, Ransalu Senanayake,
• Abstract要約: 本稿では,臨界故障モード(FM)を自動的に識別するシステムであるロボットマニピュレーション診断(RoboMD)を提案する。 事前訓練された操作ポリシーにおける潜在的なFMの膨大な空間を考慮すると、深層強化学習(deep reinforcement learning, ディープRL)を活用してこれらのFMを探索し、発見する。 非構造環境における未知障害の診断におけるRoboMDの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18739716338974
• License:
• Abstract: Robot manipulation policies often fail for unknown reasons, posing significant challenges for real-world deployment. Researchers and engineers typically address these failures using heuristic approaches, which are not only labor-intensive and costly but also prone to overlooking critical failure modes (FMs). This paper introduces Robot Manipulation Diagnosis (RoboMD), a systematic framework designed to automatically identify FMs arising from unanticipated changes in the environment. Considering the vast space of potential FMs in a pre-trained manipulation policy, we leverage deep reinforcement learning (deep RL) to explore and uncover these FMs using a specially trained vision-language embedding that encodes a notion of failures. This approach enables users to probabilistically quantify and rank failures in previously unseen environmental conditions. Through extensive experiments across various manipulation tasks and algorithms, we demonstrate RoboMD's effectiveness in diagnosing unknown failures in unstructured environments, providing a systematic pathway to improve the robustness of manipulation policies.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作ポリシーは、しばしば未知の理由で失敗し、現実世界のデプロイメントにおいて重大な課題を提起する。 研究者やエンジニアは通常、労働集約的でコストがかかるだけでなく、重大な障害モード(FM)を見落としてしまうようなヒューリスティックなアプローチを使ってこれらの障害に対処する。 本稿では,ロボットマニピュレーション診断(RoboMD)について紹介する。 事前訓練された操作ポリシーにおける潜在的なFMの膨大な空間を考えると、我々は深層強化学習(ディープRL)を活用して、障害の概念を符号化した特別に訓練された視覚言語埋め込みを用いてこれらのFMを探索し、発見する。 このアプローチにより、従来見られなかった環境条件下での障害の確率論的定量化とランク付けが可能になる。 様々な操作タスクやアルゴリズムの広範な実験を通じて、未構造化環境における未知の障害の診断におけるRoboMDの有効性を実証し、操作ポリシーの堅牢性を改善するための体系的な経路を提供する。

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