Исследователи представляют Graph-as-Policy (GaP), многоагентную среду программирования, предназначенную для устранения разрыва в надёжности задач вариационной автоматизации за счёт сочетания интерпретируемого программирования и адаптивности без модели. GaP генерирует направленные вычислительные графы, содержащие узлы восприятия, планирования и управления, из Модульной открытой библиотеки робототехнических навыков (MORSL), и использует внутреннее моделирование для репетиции и уточнения этих структур.
- Система итеративно уточняет структуру графа и параметры параллельно, чтобы повысить частоту успеха и пропускную способность.
- Оценка на 8 новых открытых бенчмарках задач VA, включающих 4 сценария в симуляции и 4 в реальных условиях, показывает, что GaP значительно превосходит базовые методы.
Этот подход позволяет роботам выполнять устойчивые и надёжные задачи в коммерческих и промышленных приложениях несмотря на вариации геометрии объектов и их позы.