percepción que admite la duda
Cada detección reporta un intervalo de confianza, cada seguimiento una covarianza. El planificador ve la duda directamente.
Robótica
Enseñar a los robots a planificar con incertidumbre
Investigación en IA encarnada que ayuda a los robots a percibir, razonar y actuar con bucles de retroalimentación más seguros.
La incertidumbre es parte de la percepción, no parte del planificador
Los robots que actúan en el mundo real tienen que reconocer cuándo se equivocan. Nuestro trabajo encarnado empuja la incertidumbre de vuelta a la percepción para que los planificadores puedan reaccionar a ella, y luego valida todo frente a entornos reales cuidadosamente controlados antes de reincorporar las sorpresas al simulador.
división convencional
la percepción emite estimaciones puntuales y se supone que el planificador es robusto ante todo lo que se equivoque.
nuestra división
la percepción emite la duda directamente — intervalos de confianza en las detecciones, covarianza en los seguimientos — y el planificador está cableado para reaccionar a esa duda.
Donde el bucle encarnado se gana su seguridad
sim → real → sim
Entrenamos en simulación, validamos en un entorno real cuidadosamente controlado y reincorporamos cada sorpresa al simulador.
un bucle de retroalimentación más seguro
Un robot que no sabe que está equivocado es el peligroso. Premiamos los sistemas que se detienen, preguntan y replanifican cuando la incertidumbre cruza un umbral escrito.
El bucle se estrecha hasta que la brecha es pequeña
Entrena en simulación, valida en un entorno real controlado, reincorpora cada sorpresa al simulador. En cada ciclo la brecha con la realidad se reduce.
La tabla de detección es la tabla de acción
La misma escena del encabezado, descompuesta en la vista del controlador: detección, confianza, decisión, clase de política. Un desconocido de baja confianza no se convierte en un plan ejecutado.
detección confianza decisión clase de política urgencia
d1 · box 0.92 pick execute low
d2 · human 0.78 stop & yield override high
d3 · unknown 0.41 pause · ask escalate medium
Percepción que admite la duda
Los robots que actúan en el mundo real tienen que reconocer cuándo se equivocan. Nuestro stack de percepción reporta la incertidumbre junto a cada detección para que los planificadores puedan reaccionar.
Sim, luego real, luego sim
Entrenamos en simulación, validamos en entornos reales cuidadosamente controlados y reincorporamos las sorpresas al simulador. El bucle se estrecha hasta que la brecha es pequeña.
transversales
La incertidumbre encarnada es solo calibración con fecha límite
La misma disciplina de calibración que aflora en nuestras previsiones climáticas y en nuestra biblioteca de evaluación aterriza aquí como una ley de control: cuando la banda es amplia, el robot cede.