Predictive Red Teaming: Breaking Policies Without Breaking Robots
作者: Anirudha Majumdar, Mohit Sharma, Dmitry Kalashnikov, Sumeet Singh, Pierre Sermanet, Vikas Sindhwani
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-02-10
💡 一句话要点
提出预测红队技术以识别政策脆弱性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视觉运动策略 模仿学习 异常检测 生成图像编辑 红队技术 性能预测 机器人操作 数据收集
📋 核心要点
- 现有的视觉运动策略在面对环境变化时表现出极大的脆弱性，难以在没有硬件评估的情况下识别其脆弱性。
- 本文提出的RoboART通过生成图像编辑和异常检测，能够在不进行硬件测试的情况下预测策略在不同环境下的性能。
- 实验结果显示，RoboART在500多个试验中，预测成功率与实际成功率的平均差异小于0.19，并且通过针对性数据收集显著提升了策略性能。
📝 摘要（中文）
通过模仿学习训练的视觉运动策略能够执行复杂的操作任务，但对光照、视觉干扰和物体位置等环境因素极为脆弱。这些脆弱性往往依赖于训练的具体细节，且在没有耗时且昂贵的硬件评估的情况下难以暴露。本文提出预测红队技术，旨在发现政策在特定环境因素下的脆弱性，并预测在非正常场景下的性能下降。为此，我们开发了RoboART，一个自动化红队管道，通过生成图像编辑修改正常观察，变化不同环境因素，并利用特定于策略的异常检测器预测每种变化下的性能。实验表明，RoboART在500多个硬件试验中，能够高精度预测性能下降，且在不利条件下收集的数据可使基线性能提升2-7倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是如何在不进行耗时的硬件评估的情况下，识别视觉运动策略在特定环境因素下的脆弱性。现有方法难以有效暴露这些脆弱性，导致策略在实际应用中可能出现性能下降。
核心思路：论文的核心思路是通过预测红队技术，利用生成图像编辑技术修改环境因素，并结合异常检测器预测策略在这些变化下的性能。这种设计旨在减少对硬件评估的依赖，提高脆弱性识别的效率。
技术框架：RoboART的整体架构包括两个主要模块：首先，使用生成图像编辑技术对正常观察进行修改，以引入不同的环境变化；其次，利用策略特定的异常检测器对编辑后的观察进行分析，预测在这些变化下的性能。
关键创新：最重要的技术创新点在于结合了生成图像编辑与异常检测的自动化红队管道，使得在不进行硬件测试的情况下，能够高效识别和预测策略的脆弱性。这与传统方法的本质区别在于其无需依赖实际的硬件试验。
关键设计：在设计中，关键参数包括生成图像编辑的算法选择和异常检测器的模型架构。损失函数的设计也经过精心调整，以确保在不同环境变化下的性能预测准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RoboART在500多个硬件试验中，预测的成功率与实际成功率之间的平均差异小于0.19，表明其高准确性。此外，通过在预测的不利条件下进行数据收集，基线性能提升了2-7倍，展示了该方法在实际应用中的显著效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶和智能制造等领域。通过识别和预测策略的脆弱性，能够在实际部署前提高系统的鲁棒性，减少潜在的安全风险。此外，针对性的数据收集方法也为后续的模型优化提供了新的思路，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Visuomotor policies trained via imitation learning are capable of performing challenging manipulation tasks, but are often extremely brittle to lighting, visual distractors, and object locations. These vulnerabilities can depend unpredictably on the specifics of training, and are challenging to expose without time-consuming and expensive hardware evaluations. We propose the problem of predictive red teaming: discovering vulnerabilities of a policy with respect to environmental factors, and predicting the corresponding performance degradation without hardware evaluations in off-nominal scenarios. In order to achieve this, we develop RoboART: an automated red teaming (ART) pipeline that (1) modifies nominal observations using generative image editing to vary different environmental factors, and (2) predicts performance under each variation using a policy-specific anomaly detector executed on edited observations. Experiments across 500+ hardware trials in twelve off-nominal conditions for visuomotor diffusion policies demonstrate that RoboART predicts performance degradation with high accuracy (less than 0.19 average difference between predicted and real success rates). We also demonstrate how predictive red teaming enables targeted data collection: fine-tuning with data collected under conditions predicted to be adverse boosts baseline performance by 2-7x.