تتناول مسودة نشرها باحثون مرتبطون بجامعة باريس-ساكليه ومركز CEA ومعهدي Inria وCNRS على arXiv في 9 أكتوبر حدود اكتشاف إخفاقات المناولة الروبوتية اعتماداً على تشابه الصور وحده. وتمثل Robot-WATCHDOG الأجسام في المشهد والعلاقات بينها بمرور الوقت على هيئة رسم بياني. واختبر الفريق مقياساً يرصد الانحراف الهندسي والعلاقاتي عن عروض الخبراء، وآخر يتنبأ بحالات الأجسام التالية باستخدام شبكة انتباه بيانية ومحوّل.

اختبر المؤلفون الطريقتين على أربع مهام متوافقة من معيار سابق لإخفاقات الروبوت، وعلى مهمتين أنشأوهما هما ترتيب الطاولة وفرز النفايات على ناقل متحرك. واستبعدوا التفاعلات مع السوائل والأجسام القابلة للتشوه التي لا تتفق مع افتراض بقاء هوية الجسم ثابتة. وتفيد الورقة بأن المقياسين القائمين على الرسوم البيانية تفوقا على كواشف الصور خصوصاً في الإخفاقات المرتبطة بتفاعل الأجسام وبنية المهمة؛ وكان المقياس الهندسي-العلاقاتي الذي لا يحتاج إلى تدريب الأقوى إجمالاً والأقل كلفة استدلالية. تقتصر النتائج على البيانات والمهام المختارة ولا تثبت صلاحية نظام سلامة لكل روبوت أو نوع إخفاق. وما زال العمل مسودة لم تخضع لمراجعة الأقران.