Shared autonomy policy fine-tuning and alignment for robotic tasks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a comprehensive shared autonomy framework for human-in-the-loop policy fine-tuning and alignment. Our framework integrates policy adapting algorithms on a multi-agent system foundation tailored for human-robot interaction and decision-making arbitration. This strategy is intended for complex, task-oriented robotic tasks that require cognitive-level human-robot interactions. We design short- and long-horizon fine-tuning algorithms to adapt a policy to different operating conditions and human agents. This is accomplished using Bayesian analysis and custom deep reinforcement learning techniques, through various interaction channels strategically placed at different operational points of the system. To showcase the effectiveness of our algorithms, as well as the strength of our framework, we conduct a human user study involving operation of a laboratory robot in a sequence of high-level pick-and-place tasks. The experiments of the study are designed to demonstrate the interplay between different design elements of our framework, such as, interaction channels and multi-horizon fine-tuning algorithms. By laying out careful hypotheses, we employ objective and subjective metrics to measure the effects of shared autonomy design elements on both the system performance and human user satisfaction. Our human user study reveals significant results related to the complex interplay between shared autonomy design elements, the behavior of the algorithms, and core decision-making and arbitration formulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».