Forschende stellen DiMuRe vor, ein System, das Robotern hilft, sich von Störungen zu erholen, wenn dadurch ihre nächste Aktion ungeeignet wird. Anhand von Hinweisen aus der aktuellen Aufgabenphase entscheidet es, ob das bestehende Programm weiterverwendet oder eine vordefinierte Wiederherstellungsfertigkeit ausprobiert werden soll. Außerdem kann ein KI-Modell Korrekturcode erzeugen, nachdem das Programm beendet wurde.
Bei 801 gezielt gestörten Fällen im Encore-Entwicklungsaufbau erzielte Local DiMuRe laut Studie eine Erfolgsquote von 77.65% bei vollständig erledigten Aufgaben. Das ursprüngliche Programm kam bei derselben Begrenzung der physischen Schritte auf 58.68%. Full DiMuRe erreichte 81.90%, benötigte dafür jedoch zusätzliche Schritte und eine Neuplanung am Ende. Die Forschenden stellen außerdem LIBERO-Disturb vor, einen Benchmark zum Testen der Wiederherstellung.
Warum es wichtig ist
Für Robotikforschende, die die Zuverlässigkeit von Aufgaben testen, bietet LIBERO-Disturb einen Benchmark mit Schwerpunkt auf Störungen während der Ausführung. Ob sich die berichteten Verbesserungen auf andere Roboter oder reale Einsatzbedingungen übertragen lassen, ist hier nicht belegt.
