Risk-Aware Robotics: Tail Risk Measures in Planning, Control, and Verification

要約

自動運転車、移動サービスロボット、二足歩行など、私たちの日常の経験や安全性の必要性を変える自律システムの普及により、リスク評価への体系的なアプローチの必要性が近年高まっています。
ロボット。
これらのシステムは、予測不可能な環境でも安全に機能し、行動の予測が特に難しい人間とシームレスに対話することが期待されています。
自律システムのリスク認識方法論の調査を紹介します。
私たちは、金融文献から借用した概念であるテールリスク対策の使用を推奨することにより、まれで有害な結果を軽減するために現代的なリスクを意識したアプローチを採用しています。
この調査では、これらの対策を紹介し、計画、制御、検証アプリケーションのためのロボット システムとの関連性について説明します。

要約(オリジナル)

The need for a systematic approach to risk assessment has increased in recent years due to the ubiquity of autonomous systems that alter our day-to-day experiences and their need for safety, e.g., for self-driving vehicles, mobile service robots, and bipedal robots. These systems are expected to function safely in unpredictable environments and interact seamlessly with humans, whose behavior is notably challenging to forecast. We present a survey of risk-aware methodologies for autonomous systems. We adopt a contemporary risk-aware approach to mitigate rare and detrimental outcomes by advocating the use of tail risk measures, a concept borrowed from financial literature. This survey will introduce these measures and explain their relevance in the context of robotic systems for planning, control, and verification applications.

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