Wahrnehmung, die Zweifel zulässt
Jede Detektion meldet ein Konfidenzintervall, jeder Track eine Kovarianz. Der Planer sieht den Zweifel direkt.
Robotik
Robotern das Planen unter Unsicherheit beibringen
Forschung zu verkörperter KI, die Robotern hilft, wahrzunehmen, zu schlussfolgern und mit sichereren Rückkopplungsschleifen zu handeln.
Unsicherheit gehört zur Wahrnehmung, nicht zum Planer
Roboter, die in der realen Welt handeln, müssen erkennen, wann sie sich irren. Unsere verkörperte Arbeit drängt die Unsicherheit zurück in die Wahrnehmung, sodass Planer auf sie reagieren können, und validiert dann alles gegen sorgfältig kontrollierte reale Umgebungen, bevor die Überraschungen zurück in den Simulator geführt werden.
herkömmliche Aufteilung
Die Wahrnehmung gibt Punktschätzungen aus, und der Planer soll robust gegenüber allem sein, was sie falsch macht.
unsere Aufteilung
Die Wahrnehmung gibt den Zweifel direkt aus — Konfidenzintervalle auf Detektionen, Kovarianz auf Tracks — und der Planer ist darauf ausgelegt, auf diesen Zweifel zu reagieren.
Wo die verkörperte Schleife ihre Sicherheit verdient
Sim → Real → Sim
Wir trainieren in der Simulation, validieren in einer sorgfältig kontrollierten realen Umgebung und führen jede Überraschung zurück in den Simulator.
eine sicherere Rückkopplungsschleife
Ein Roboter, der nicht weiß, dass er sich irrt, ist der gefährliche. Wir belohnen Systeme, die anhalten, nachfragen und neu planen, wenn die Unsicherheit eine festgeschriebene Schwelle überschreitet.
Die Schleife zieht sich zu, bis die Lücke klein ist
In der Simulation trainieren, in einer kontrollierten realen Umgebung validieren, jede Überraschung zurück in den Simulator führen. Mit jedem Zyklus verkleinert sich die Realitätslücke.
Die Detektionstabelle ist die Aktionstabelle
Dieselbe Szene aus dem Hero, aufgeschlüsselt aus der Sicht des Reglers: Detektion, Konfidenz, Entscheidung, Policy-Klasse. Ein Unbekanntes mit geringer Konfidenz wird nicht zu einem ausgeführten Plan.
Detektion Konfidenz Entscheidung Policy-Klasse Dringlichkeit
d1 · box 0.92 pick execute low
d2 · human 0.78 stop & yield override high
d3 · unknown 0.41 pause · ask escalate medium
Wahrnehmung, die Zweifel zulässt
Roboter, die in der realen Welt handeln, müssen erkennen, wann sie sich irren. Unser Wahrnehmungs-Stack meldet die Unsicherheit zusammen mit jeder Detektion, sodass Planer reagieren können.
Erst Sim, dann Real, dann Sim
Wir trainieren in der Simulation, validieren in sorgfältig kontrollierten realen Umgebungen und führen die Überraschungen zurück in den Simulator. Die Schleife zieht sich zu, bis die Lücke klein ist.
Querschnitte
Verkörperte Unsicherheit ist nur Kalibrierung mit einer Frist
Dieselbe Kalibrierungsdisziplin, die in unseren Klimaprognosen und unserer Evaluierungsbibliothek auftaucht, landet hier als Regelgesetz: Ist das Band breit, gibt der Roboter nach.