Moment-Sum-Of-Squares Approach For Fast Risk Estimation In Uncertain\n Environments
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the risk estimation problem where one aims at\nestimating the probability of violation of safety constraints for a robot in\nthe presence of bounded uncertainties with arbitrary probability distributions.\nIn this problem, an unsafe set is described by level sets of polynomials that\nis, in general, a non-convex set. Uncertainty arises due to the probabilistic\nparameters of the unsafe set and probabilistic states of the robot. To solve\nthis problem, we use a moment-based representation of probability\ndistributions. We describe upper and lower bounds of the risk in terms of a\nlinear weighted sum of the moments. Weights are coefficients of a univariate\nChebyshev polynomial obtained by solving a sum-of-squares optimization problem\nin the offline step. Hence, given a finite number of moments of probability\ndistributions, risk can be estimated in real-time. We demonstrate the\nperformance of the provided approach by solving probabilistic collision\nchecking problems where we aim to find the probability of collision of a robot\nwith a non-convex obstacle in the presence of probabilistic uncertainties in\nthe location of the robot and size, location, and geometry of the obstacle.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».