A Comprehensive Survey on Physical Risk Control in the Era of Foundation Model-enabled Robotics

要約

最近のファンデーションモデル対応ロボット(FMRS)は、一般的な汎用スキルを大幅に改善し、従来のロボット工学よりも適応性のある自動化を可能にします。
したがって、多様なタスクを処理する能力は、人間の労働を置き換える新しい機会を生み出します。
ただし、一般的な基礎モデルとは異なり、FMRは物理的な世界と相互作用します。物理的な世界と、その行動は人間と周囲のオブジェクトの安全性に直接影響し、慎重な展開と制御が必要です。
この命題に基づいて、我々の調査では、展開前から事前の段階までのFMRのすべての寿命をカバーすることにより、物理的リスクを軽減するためのロボット制御アプローチを包括的に要約しています。
具体的には、タイムラインを次の3つのフェーズに広く分割します。(1)展開前段階、(2)事前段階、および(3)インテキション後の段階。
この調査を通して、(i)事前のリスク軽減戦略、(ii)人間との物理的相互作用を想定する研究、および(iii)基礎モデル自体の本質的な問題を想定する研究がたくさんあることがわかります。
この調査が、FMRの物理的リスクとそのコントロールの高解像度分析を提供し、優れた人間とロボットの関係の実現に貢献するマイルストーンになることを願っています。

要約(オリジナル)

Recent Foundation Model-enabled robotics (FMRs) display greatly improved general-purpose skills, enabling more adaptable automation than conventional robotics. Their ability to handle diverse tasks thus creates new opportunities to replace human labor. However, unlike general foundation models, FMRs interact with the physical world, where their actions directly affect the safety of humans and surrounding objects, requiring careful deployment and control. Based on this proposition, our survey comprehensively summarizes robot control approaches to mitigate physical risks by covering all the lifespan of FMRs ranging from pre-deployment to post-accident stage. Specifically, we broadly divide the timeline into the following three phases: (1) pre-deployment phase, (2) pre-incident phase, and (3) post-incident phase. Throughout this survey, we find that there is much room to study (i) pre-incident risk mitigation strategies, (ii) research that assumes physical interaction with humans, and (iii) essential issues of foundation models themselves. We hope that this survey will be a milestone in providing a high-resolution analysis of the physical risks of FMRs and their control, contributing to the realization of a good human-robot relationship.

arxiv情報

著者 Takeshi Kojima,Yaonan Zhu,Yusuke Iwasawa,Toshinori Kitamura,Gang Yan,Shu Morikuni,Ryosuke Takanami,Alfredo Solano,Tatsuya Matsushima,Akiko Murakami,Yutaka Matsuo
発行日 2025-05-30 07:28:49+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO パーマリンク