LE COLOSSEUM : Une référence pour évaluer la généralisation pour la manipulation robotique

Pour réaliser des applications robotiques efficaces à grande échelle et dans le monde réel, nous devons évaluer à quel point nos politiques robotiques s'adaptent aux changements des conditions environnementales. Malheureusement, la majorité des études évaluent la performance des robots dans des environnements ressemblant de près ou même identiques à la configuration d'entraînement. Nous présentons LE COLOSSEUM, une nouvelle référence de simulation, avec 20 tâches de manipulation diverses, qui permet une évaluation systématique des modèles selon 12 axes de perturbations environnementales. Ces perturbations incluent des changements de couleur, de texture et de taille des objets, des surfaces, et des arrière-plans ; nous faisons également varier l'éclairage, les éléments distrayants et la pose de la caméra. En utilisant LE COLOSSEUM, nous comparons 4 modèles de manipulation de pointe pour révéler que leur taux de succès se dégrade de 30 à 50 % en fonction de ces facteurs de perturbation. Lorsque plusieurs perturbations sont appliquées simultanément, le taux de succès se dégrade de 75 %. Nous identifions que le changement du nombre d'objets distrayants, la couleur de l'objet cible ou les conditions d'éclairage sont les perturbations qui réduisent le plus la performance des modèles. Pour vérifier la validité écologique de nos résultats, nous montrons que nos résultats en simulation sont corrélés (R² = 0,614) à des perturbations similaires dans des expériences réelles. Nous ouvrons le code pour que d'autres utilisent LE COLOSSEUM, et publions également le code pour imprimer en 3D les objets utilisés pour reproduire les perturbations du monde réel. En fin de compte, nous espérons que LE COLOSSEUM servira de référence pour identifier des décisions de modélisation qui améliorent systématiquement la généralisation pour la manipulation. Voir https://robot-colosseum.github.io/ pour plus de détails.