Risk-Aware Robotics: Tail Risk Measures in Planning, Control, and Verification

近年来，由于自主系统的普及，对风险评估进行系统化处理的需求增加了。这些自主系统改变了我们的日常体验，并需要保证安全，例如自动驾驶汽车、移动服务机器人和双足机器人。这些系统被期望在不可预测的环境中安全运行，并与人类无缝交互，而人类的行为往往难以预测。本文介绍了针对自主系统的风险感知方法的调查。我们采用一种现代的风险感知方法来减轻罕见且有害的结果，倡导使用尾部风险度量，这是从金融文献中借鉴的一个概念。本文将介绍这些度量并解释它们在规划、控制和验证应用中的相关性。

风险意识的方法在自主系统的规划、控制和验证中的应用。

采用金融领域的尾部风险度量来减少罕见但有害的结果。

介绍了尾部风险度量及其在机器人系统中的应用，提出了与当前研究不同的风险意识方法，包括基于模型的方法和无模型的方法。实验使用了不同的数据集和机器人系统进行验证，并提供了开源代码。

最近的相关研究包括：《机器人系统的风险感知和管理：一篇综述》、《基于风险的自主系统决策制定方法》、《无人机系统的风险感知和管理》等。