Robot-WATCHDOG : détection des défaillances par une représentation en graphe centrée sur les objets
Robot-WATCHDOG, un cadre d'apprentissage auto-supervisé publié sur arXiv par une équipe liée au CEA-List, s'attaque à la détection d'échecs en temps réel pour les politiques robotiques apprises. Le système représente chaque scène de manipulation sous forme de graphe spatio-temporel centré sur les objets, puis propose deux scores de défaillance complémentaires. Le premier, TPC (Trajectory Projection and Correlation), est une mesure non paramétrique qui évalue l'écart géométrique par rapport aux trajectoires nominales ainsi que la cohérence relationnelle entre objets. Le second, GnnT, combine un réseau d'attention sur graphes (Graph Attention Network) et un Transformer pour prédire les états futurs des objets, l'écart entre prédiction et observation signalant l'anomalie.
UELe CEA-List, laboratoire français, contribue à la sûreté des politiques robotiques apprises, une brique utile à la fiabilité et à la certification de la robotique européenne.
