自主机器人平台上的嵌入式分布外检测
机器人学
2021-07-01 v1
摘要
机器学习（ML）正积极进入现代信息物理系统（CPS），其中许多为安全关键实时系统。众所周知，当测试数据相对于模型训练与验证数据新颖时，即分布外（OOD）测试数据，ML 输出不可靠。我们在实时嵌入式自主 Duckiebot 上实现了一种基于无监督深度神经网络的 OOD 检测器，并评估检测性能。我们的 OOD 检测器在我们设计的制动测试台上使 Duckiebot 紧急停止成功率达 87.5%。我们还针对 Duckiebot 上机器人操作系统（ROS）中间件特有的计算资源挑战提供了案例分析。
引用
@article{arxiv.2106.15965,
title = {Embedded out-of-distribution detection on an autonomous robot platform},
author = {Michael Yuhas and Yeli Feng and Daniel Jun Xian Ng and Zahra Rahiminasab and Arvind Easwaran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15965},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 8 figures