Los investigadores presentan Graph-as-Policy (GaP), un arnés de codificación multiagente diseñado para cerrar la brecha de confiabilidad en tareas de Automatización Variacional combinando programación interpretable con adaptabilidad libre de modelo. GaP genera grafos de cómputo dirigidos que contienen nodos de percepción, planificación y control a partir de una Biblioteca Modular Abierta de Habilidades Robotizadas (MORSL) y utiliza simulación interna para ensayar y refinar estas estructuras.
- El sistema refina iterativamente la estructura del grafo y los parámetros en paralelo para mejorar las tasas de éxito y el rendimiento.
- La evaluación en 8 nuevos benchmarks abiertos de tareas VA, que comprenden 4 escenarios en simulación y 4 en el mundo real, muestra que GaP supera significativamente a las líneas base.
Este enfoque permite a los robots ejecutar tareas persistentes y confiables en aplicaciones comerciales e industriales a pesar de las variaciones en la geometría del objeto y la pose.