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Repairing Learned Controllers with Convex Optimization: A Case Study

Guidotti, Dario und Leofante, Francesco und Castellini, Claudio und Tacchella, Armando (2019) Repairing Learned Controllers with Convex Optimization: A Case Study. In: 16th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, CPAIOR 2019, 11494, Seiten 364-373. Springer. International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 2019-06-04 - 2019-06-07, Thessaloniki, Greece. doi: 10.1007/978-3-030-19212-9_24. ISBN 978-3-030-19211-2.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-19212-9_24

Kurzfassung

Despite the increasing popularity of Machine Learning methods, their usage in safety-critical applications is sometimes limited by the impossibility of providing formal guarantees on their behaviour. In this work we focus on one such application, where Kernel Ridge Regression with Random Fourier Features is used to learn controllers for a prosthetic hand. Due to the non-linearity of the activation function used, these controllers sometimes fail in correctly identifying users’ intention. Under specific circumstances muscular activation levels may be misinterpreted by the method, resulting in the prosthetic hand not behaving as intended. To alleviate this problem, we propose a novel method to verify the presence of this kind of intent detection mismatch and to repair controllers leveraging off-the-shelf LP technology without using additional data. We demonstrate the feasibility of our approach using datasets gathered from human participants.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/193684/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Repairing Learned Controllers with Convex Optimization: A Case Study
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Guidotti, DarioUniversität Genua, ItalienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Leofante, FrancescoUniversität Genua, ItalienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Castellini, ClaudioClaudio.Castellini (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7346-2180NICHT SPEZIFIZIERT
Tacchella, ArmandoUniversität Genua, ItalienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:April 2019
Erschienen in:16th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, CPAIOR 2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:11494
DOI:10.1007/978-3-030-19212-9_24
Seitenbereich:Seiten 364-373
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science
ISBN:978-3-030-19211-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:convex optimization
Veranstaltungstitel:International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research
Veranstaltungsort:Thessaloniki, Greece
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 Juni 2019
Veranstaltungsende:7 Juni 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Medizinische Assistenzsysteme [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:28 Jan 2023 12:07
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:54

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