Uncertainty estimation; Out-of-distribution Detection; Robotic perception and planning;
TU-Systematik:
DAT 760; DAT 770
Kurzfassung:
Introspection refers to shaping self-awareness of an agent’s internal state such as the limitation of the knowledge acquired in the past. This capability can be essential for building a trustworthy robotic autonomy. While the data-driven learning approaches have shown promising performance, they raise serious safety concerns when applied in robotics. In this thesis, we attempt to address this problem by developing introspective methods with applications in robotic perception and assembly sequence planning.
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Introspection refers to shaping self-awareness of an agent’s internal state such as the limitation of the knowledge acquired in the past. This capability can be essential for building a trustworthy robotic autonomy. While the data-driven learning approaches have shown promising performance, they raise serious safety concerns when applied in robotics. In this thesis, we attempt to address this problem by developing introspective methods with applications in robotic perception and assembly sequenc...
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Übersetzte Kurzfassung:
Unter Introspektion versteht man die Gestaltung der Selbstwahrnehmung des inneren Zustands eines Handelnden, beispielsweise der Begrenztheit des in der Vergangenheit erworbenen Wissens. Diese Fähigkeit kann für den Aufbau einer vertrauenswürdigen Roboterautonomie von entscheidender Bedeutung sein. Während die datengesteuerten Lernansätze vielversprechende Fortschritte gezeigt haben, werfen sie bei der Anwendung in der Robotik ernsthafte Sicherheitsbedenken auf. In dieser Arbeit versuchen wir, dieses Problem anzugehen, indem wir introspektive Methoden mit Anwendungen in der Roboterwahrnehmung und Montagesequenzplanung entwickeln.
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Unter Introspektion versteht man die Gestaltung der Selbstwahrnehmung des inneren Zustands eines Handelnden, beispielsweise der Begrenztheit des in der Vergangenheit erworbenen Wissens. Diese Fähigkeit kann für den Aufbau einer vertrauenswürdigen Roboterautonomie von entscheidender Bedeutung sein. Während die datengesteuerten Lernansätze vielversprechende Fortschritte gezeigt haben, werfen sie bei der Anwendung in der Robotik ernsthafte Sicherheitsbedenken auf. In dieser Arbeit versuchen wir, di...
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