Repeatable and Reliable Efforts of Accelerated Risk Assessment

要約

実験室や実験場などの制御された環境におけるロボットのリスク評価は、現実世界での商品化前、商品化中、さらには商品化後でも、ロボットの安全性能を評価、認証、検証、検証、特徴付けるための一般的な手段です。
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リスク推定値を取得する標準的な検査プログラムは、(i) 異なる利害関係者による同様の検査努力による複数の試験または試行の間で、同じ検査被験者の同様のリスク評価が得られるように、再現可能であること、および (ii) リスク評価に対して信頼性があることが期待されます。
さまざまなベンダーやメーカーが製造したさまざまなテスト対象。
再現性と信頼性はどちらも基本的であり、テスト アルゴリズムの有効性、公平性、および実際的な実現可能性、特に標準化にとって重要です。
しかし、特に対象となるロボットがより複雑、不確実、多様になるにつれて、これらの特性が満たされたり保証されたりすることはほとんどありません。
この問題は、モンテカルロ サンプリングによる従来のリスク評価に存在しており、最近の加速化されたリスク評価手法、主に重要度サンプリングを使用する手法にとって依然としてボトルネックとなっています。
この研究は、再現性と信頼性をすでに確立された形式と効率と実証的に統合する新しいアルゴリズムを提案することにより、既存の加速テスト フレームワークを強化することを目的としています。
また、制御された倒立振子とさまざまな制御アルゴリズムによって管理される 7-DoF 平面二足歩行ロボット Rabbit の押し倒し外乱によって引き起こされる、正面衝突による不安定性のリスクを評価するデモンストレーションも特徴です。

要約(オリジナル)

Risk assessment of a robot in controlled environments, such as laboratories and proving grounds, is a common means to assess, certify, validate, verify, and characterize the robots’ safety performance before, during, and even after their commercialization in the real-world. A standard testing program that acquires the risk estimate is expected to be (i) repeatable, such that it obtains similar risk assessments of the same testing subject among multiple trials or attempts with the similar testing effort by different stakeholders, and (ii) reliable against a variety of testing subjects produced by different vendors and manufacturers. Both repeatability and reliability are fundamental and crucial for a testing algorithm’s validity, fairness, and practical feasibility, especially for standardization. However, these properties are rarely satisfied or ensured, especially as the subject robots become more complex, uncertain, and varied. This issue was present in traditional risk assessments through Monte-Carlo sampling, and remains a bottleneck for the recent accelerated risk assessment methods, primarily those using importance sampling. This study aims to enhance existing accelerated testing frameworks by proposing a new algorithm that provably integrates repeatability and reliability with the already established formality and efficiency. It also features demonstrations assessing the risk of instability from frontal impacts, initiated by push-over disturbances on a controlled inverted pendulum and a 7-DoF planar bipedal robot Rabbit managed by various control algorithms.

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