Design and Evaluation of an Uncertainty-Aware Shared-Autonomy System with Hierarchical Conservative Skill Inference
作者: Taewoo Kim, Donghyung Kim, Minsu Jang, Jaehong Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-05 (更新: 2025-06-17)
备注: ArXiv 2024
💡 一句话要点
提出基于不确定性的分层保守技能推理共享自主系统，提升人机协作安全性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 共享自主 模仿学习 不确定性感知 分层策略 机器人控制
📋 核心要点
- 现有共享自主模仿学习忽略了操作员的认知负荷以及干预延迟或错误带来的风险，导致人机协作效率和安全性降低。
- 论文提出一种基于不确定性的共享自主系统，通过分层策略学习保守的技能嵌入，并根据不确定性调整机器人行为，从而提升安全性。
- 实验结果表明，该系统在动态场景中实现了较高的任务成功率，并显著减少了碰撞事件，降低了操作员的工作负担。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于不确定性的共享自主模仿学习系统，旨在解决现有方法忽略操作员认知负荷以及延迟或错误干预带来的风险问题。该系统通过学习潜在空间技能不确定性的估计来调节机器人的行为。一个分层策略首先推断出一个保守的技能嵌入，然后将其解码为低级动作，从而在不确定性较高时自动减速，实现快速任务执行。论文详细介绍了一个完整的开源VR遥操作流程，该流程兼容UR系列机械臂等多配置机械臂。在倾倒和抓取放置任务上的实验表明，在具有移动目标的动态场景中，成功率达到70-90%。定性研究表明，与非保守基线相比，碰撞事件显著减少。尽管出于安全和成本原因，在硬件上隔离不确定性的专门消融研究不切实际，但报告的稳定性和操作员工作负载的提升已经验证了该设计，并激发了未来大规模研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有共享自主模仿学习方法在人机协作过程中，未能充分考虑操作员的认知负荷，以及由于操作员干预的延迟或错误而可能产生的风险。这导致机器人可能在不确定性较高的情况下执行危险动作，降低了系统的安全性和可靠性。
核心思路：论文的核心思路是让机器人能够感知自身技能的不确定性，并根据不确定性的大小来调节其行为。具体来说，当机器人对自身技能的掌握程度较低时，它会放慢动作，甚至暂停执行，等待操作员的干预，从而避免潜在的错误和危险。
技术框架：该系统采用分层策略。第一层是一个技能推理模块，负责从操作员的示范数据中学习技能嵌入，并估计技能的不确定性。该模块输出一个保守的技能嵌入，即在不确定性较高时，倾向于选择更安全的技能。第二层是一个动作解码模块，负责将技能嵌入解码为低级动作，控制机器人的运动。整个系统通过VR遥操作流程进行训练和测试。
关键创新：该论文的关键创新在于将不确定性感知融入到共享自主系统中，并提出了分层保守技能推理策略。这种策略能够让机器人在不确定性较高时自动减速，从而提高系统的安全性和可靠性。与现有方法相比，该方法能够更好地适应动态环境和操作员的干预。
关键设计：技能推理模块可能采用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等模型来学习技能嵌入，并使用贝叶斯方法或集成方法来估计技能的不确定性。保守技能嵌入可以通过在损失函数中添加惩罚项来实现，该惩罚项鼓励模型选择更安全的技能。动作解码模块可以使用神经网络或动态运动原语（DMP）等方法来实现。
📊 实验亮点
实验结果表明，在动态场景中，该系统在倾倒和抓取放置任务上的成功率达到70-90%。与非保守基线相比，碰撞事件显著减少。定性研究也表明，该系统能够有效降低操作员的工作负担，提高人机协作的效率和安全性。这些结果验证了该设计的有效性，并为未来的研究提供了有力的支持。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的场景，例如远程手术、危险环境下的机器人操作、以及辅助驾驶等。通过提高机器人的自主性和安全性，可以降低操作员的工作负担，并提高任务的完成效率和质量。未来，该技术有望在工业自动化、医疗健康等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Shared-autonomy imitation learning lets a human correct a robot in real time, mitigating covariate-shift errors. Yet existing approaches ignore two critical factors: (i) the operator's cognitive load and (ii) the risk created by delayed or erroneous interventions. We present an uncertainty-aware shared-autonomy system in which the robot modulates its behaviour according to a learned estimate of latent-space skill uncertainty. A hierarchical policy first infers a conservative skill embedding and then decodes it into low-level actions, enabling rapid task execution while automatically slowing down when uncertainty is high. We detail a full, open-source VR-teleoperation pipeline that is compatible with multi-configuration manipulators such as UR-series arms. Experiments on pouring and pick-and-place tasks demonstrate 70-90% success in dynamic scenes with moving targets, and a qualitative study shows a marked reduction in collision events compared with a non-conservative baseline. Although a dedicated ablation that isolates uncertainty is impractical on hardware for safety and cost reasons, the reported gains in stability and operator workload already validate the design and motivate future large-scale studies.