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普林斯顿 IRoM 机器人研究 —— 自信感知: 基于学习的感知为导航提供安全保证(2024 开源)
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感知技术的飞速发展使得大型预训练模型可以开箱即用,将对世界的高维、嘈杂和片面观察处理成丰富的几何表征(如占用预测)。然而,由于在陌生环境中缺乏可靠的性能,将这些模型安全地集成到机器人上仍然具有挑战性。在这项工作中,我们提出了一个框架,用于严格量化用于占位预测的预训练感知模型的不确定性,从而为导航提供端到端的统计安全保证。我们以保形预测技术为基础,建立了一个校准感知系统,该系统可轻松处理预训练模型的输出,同时确保对新环境的泛化,以及在感知输出与规划器结合使用时对状态分布变化的稳健性。经过校准的系统可与任何安全规划器结合使用,以用户指定的阈值 1-epsilon 为新环境中的安全性提供端到端的统计保证。我们通过仿真实验和硬件实验对由此产生的方法(我们称之为 "信心感知"(PwC))进行了评估,实验中,一个四足机器人在室内环境中穿行,其中包含了在训练或校准过程中未见过的物体。这些实验验证了 PwC 提供的安全保证,并证明与基线相比,经验安全率有显著提高。
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