이 논문은 자율 시스템의 안전성을 검증하기 위한 시뮬레이션 기반 프레임워크를 제안합니다. 기존 도구들은 고차원 환경 매개변수에 대한 검색, 비전 기반 시스템의 종단 간 테스팅, 그리고 발견된 고장에 대한 수정 방안 제시에 어려움이 있었습니다.
이 프레임워크는 근사 베이지안 추론 관점에서 접근하며, 차별화 가능한 시뮬레이션과 렌더링을 활용하여 고장 예측과 수정을 효율적으로 수행합니다. 차별화 가능한 시뮬레이터를 사용할 수 없는 경우에는 경사도 없는 버전을 제공합니다.
다양한 로봇 및 제어 문제에 적용한 결과, 최적화 기반 위조 방법에 비해 더 다양하고 대표적인 고장 모드를 예측할 수 있었습니다. 또한 차별화 가능한 시뮬레이션을 활용하면 비용이 최대 10배 낮고 수렴 속도가 최대 2배 빠른 솔루션을 얻을 수 있었습니다. 하드웨어 실험에서는 제안 방법으로 수정된 제어 정책이 5배 더 강건한 것으로 나타났습니다.
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