Mar, 2025
能否在没有失效数据的情况下检测失效?一种基于不确定性的模仿学习策略运行时失效检测方法
Can We Detect Failures Without Failure Data? Uncertainty-Aware Runtime
Failure Detection for Imitation Learning Policies
TL;DR本研究解决了在模仿学习机器人操作中,失效检测依赖于失效数据和先前知识的局限性。我们提出了一种名为FAIL-Detect的模块化两阶段失效检测方法,通过将问题框定为顺序的分布外(OOD)检测,从成功的训练数据中准确识别失效。实验表明,该方法在多样化的机器人操作任务中,具有更高的检测准确性和速度,展示了其在提升模仿学习机器人系统安全性和可靠性方面的潜力。