Statistische Sicherheitsgarantien für Navigation mit lernbasierter Wahrnehmung

Core Concepts

Durch die Kalibrierung eines vortrainierten Wahrnehmungssystems mit Konformalvorhersage können statistisch abgesicherte Garantien für die Korrektheit der Wahrnehmungsausgaben in neuen Umgebungen bereitgestellt werden, um eine sichere Navigation zu ermöglichen.

Abstract

Die Studie präsentiert einen Rahmen zur rigorosen Quantifizierung der Unsicherheit von vortrainierten Wahrnehmungsmodellen für die Belegungsvorhersage, um end-to-end-statistische Sicherheitsgarantien für die Navigation bereitzustellen. Der Schlüssel ist die Verwendung von Konformalvorhersage, um die Ausgaben eines vortrainierten Wahrnehmungssystems leicht zu verarbeiten, während gleichzeitig die Generalisierung auf neue Umgebungen und die Robustheit gegenüber Verteilungsverschiebungen in den Zuständen gewährleistet werden, wenn die Wahrnehmungsausgaben in Verbindung mit einem Planer verwendet werden. Das kalibrierte System kann in Kombination mit jedem sicheren Planer verwendet werden, um eine end-to-end-statistische Garantie für die Sicherheit in einer neuen Umgebung mit einem vom Benutzer angegebenen Schwellenwert 1 - ϵ zu bieten. Die Experimente in Simulation und Hardware zeigen, dass der Ansatz, den wir als "Perceive with Confidence" (PWC) bezeichnen, die Sicherheitsgarantien erfüllt und erhebliche Verbesserungen der empirischen Sicherheitsraten im Vergleich zu Baselines aufweist.

Stats

Die Umgebung, in der sich der Roboter bewegt, wird durch einen Satz von N unabhängigen und identisch verteilten Umgebungen D = {E1, ..., EN} repräsentiert. Der Roboter hat eine Sensorreichweite von [1, 5] m und ein Sichtfeld von 70°. Mit einem zulässigen Fehlerkennungsanteil von ϵ = 0,15 erhalten wir ˆq0,85 = 0,75 m für PWC, ˆq0,85 = 0,65 m für PWC-fine-tuned und ˆq0,85 = 0,05 m für CP-avg. durch die Kalibrierung.

Quotes

"Mit einer vom Benutzer angegebenen Wahrscheinlichkeit 1 - ϵ wird das verarbeitete Wahrnehmungsausgaben Hindernisse in einer neuen Umgebung korrekt erkennen." "Das kalibrierte System kann in Kombination mit jedem sicheren Planer verwendet werden, um eine end-to-end-statistische Garantie für die Sicherheit in einer neuen Umgebung mit einem vom Benutzer angegebenen Schwellenwert 1 - ϵ zu bieten."

Key Insights Distilled From

Perceive With Confidence

by Anushri Dixi... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08185.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz erweitert werden, um auch dynamische Hindernisse oder sich ändernde Umgebungen zu berücksichtigen?

Um dynamische Hindernisse oder sich ändernde Umgebungen in den Ansatz zu integrieren, könnten verschiedene Erweiterungen vorgenommen werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung eines adaptiven Kalibrierungsmechanismus, der es dem System ermöglicht, sich an veränderte Umgebungsbedingungen anzupassen. Dies könnte durch kontinuierliches Lernen und Aktualisieren der Kalibrierungsdaten erfolgen, um die Wahrnehmungsausgaben entsprechend anzupassen. Darüber hinaus könnten Techniken des verstärkten Lernens verwendet werden, um das System zu trainieren, sich in Echtzeit an dynamische Hindernisse anzupassen und sicher zu navigieren. Die Integration von Sensordaten zur Echtzeitaktualisierung der Wahrnehmungsausgaben könnte ebenfalls dazu beitragen, dynamische Hindernisse zu berücksichtigen.

Wie könnte der Ansatz auf andere Anwendungen außerhalb der Robotik, wie z.B. autonome Fahrzeuge oder Medizinroboter, übertragen werden?

Der vorgeschlagene Ansatz zur Wahrnehmungskalibrierung und Sicherheitsgewährleistung könnte auf verschiedene Anwendungen außerhalb der Robotik übertragen werden. Im Falle von autonomen Fahrzeugen könnte das System verwendet werden, um die Wahrnehmung von Verkehrssituationen zu verbessern und sicherzustellen, dass das Fahrzeug zuverlässig Hindernisse erkennt und kollisionsfrei navigiert. Für Medizinroboter könnte der Ansatz eingesetzt werden, um die Genauigkeit der Wahrnehmung bei chirurgischen Eingriffen zu erhöhen und die Sicherheit des Patienten zu gewährleisten. Durch die Anpassung des Ansatzes an die spezifischen Anforderungen und Umgebungen dieser Anwendungen könnten ähnliche Sicherheitsgarantien und Leistungsverbesserungen erzielt werden.