論文の概要: Failing Gracefully: Mitigating Impact of Inevitable Robot Failures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05313v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 18:15:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 17:43:06.657001
• Title: Failing Gracefully: Mitigating Impact of Inevitable Robot Failures
• Title（参考訳）: 失敗に失敗する:避けられないロボットの失敗の影響を緩和する
• Authors: Duc M. Nguyen, Saad A. Ghani, Andrew Marshall, Allison Andreyev, Gregory J. Stein, Xuesu Xiao,
• Abstract要約: サービスロボットは、人間、ペット、そして日々の物体と共有される家庭環境で動作する。 本稿では,障害時のロボットと周囲の物体の衝撃的相互作用の確率を両立させる新しい安全性定式化を提案する。 多様な障害モード下でのロボット環境相互作用を研究するための,MuJoCoをベースとしたシミュレーションフレームワークであるFailBenchについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.081031655761194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Service robots operate in household environments shared with humans, pets, and everyday objects, where they are highly susceptible to failures such as software crashes, hardware degradation, or unpredictable interactions. While roboticists strive to minimize failures, some remain inevitable, making it critical to mitigate their potential consequences for safe and reliable deployment. This paper introduces a novel safety formulation that evaluates both the probability of impactful interactions between robots and surrounding entities during failures, and the severity of their outcomes. By quantifying the impact of failures on different entities, our approach enables robots to make informed planning decisions that balance safety with task efficiency. To support systematic evaluation, we also present FailBench, a MuJoCo-based simulation framework for studying robot-environment interactions under diverse failure modes, including sensing issues and actuator malfunctions. Together, our safety formulation and FailBench provide a foundation for developing safer and more robust motion plans and learned policies in real-world household environments.
• Abstract（参考訳）: サービスロボットは、人間、ペット、日常生活のオブジェクトと共有される家庭環境で動作し、ソフトウェアクラッシュ、ハードウェアの劣化、予測不可能な相互作用といった失敗に非常に影響を受けやすい。 ロボティクスは失敗を最小限にしようと努力するが、一部は避けられないままであり、安全で信頼性の高いデプロイメントに対する潜在的な結果を軽減することが重要である。 本稿では,障害時のロボットと周囲の物体の衝撃的相互作用の確率と,結果の重大さを両立させる新しい安全性定式化を提案する。 異なるエンティティに対する障害の影響を定量化することにより、ロボットはタスク効率と安全性のバランスをとるための計画決定を下すことができる。 システム評価を支援するため,MuJoCoをベースとしたロボット環境相互作用のシミュレーションフレームワークであるFailBenchも提案する。 安全性の定式化とFailBenchは共に、より安全で堅牢な運動計画と、実世界の家庭環境における学習ポリシーを開発するための基盤を提供する。

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