RoboFail: Analyzing Failures in Robot Learning Policies

要約

ますます大規模なデータセットでトレーニングされているにもかかわらず、ロボット モデルは特定の環境やデータセットに過剰適合することがよくあります。
その結果、彼らはトレーニング分布内では優れていますが、新規または予期せぬシナリオに一般化する際に課題に直面しています。
この論文では、ロボット操作ポリシーにおける故障モードの確率を積極的に特定する方法を紹介し、これらのモデルがどこで失敗する可能性があるかについての洞察を提供します。
この目的を達成するために、広い障害空間を徹底的に探索することは不可能であるため、深層強化学習ベースのフレームワークである RoboFail を提案します。
障害が発生しやすいシナリオを検出し、その可能性を定量化するように設計されており、障害を予測するための構造化されたアプローチを提供します。
RoboFail を使用すると、これらの高リスク状態を事前に特定することで、研究者やエンジニアがロボット ポリシーの堅牢性の限界をより深く理解できるようになり、より安全で適応性の高いロボット システムの開発に貢献できます。

要約(オリジナル)

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.

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