論文の概要: Validating Generalist Robots with Situation Calculus and STL Falsification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03038v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 14:13:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.968368
• Title: Validating Generalist Robots with Situation Calculus and STL Falsification
• Title（参考訳）: 状況計算とSTLファルシフィケーションを用いた汎用ロボットの検証
• Authors: Changwen Li, Rongjie Yan, Chih-Hong Cheng, Jian Zhang,
• Abstract要約: 汎用ロボットは現実になりつつあり、自然言語の命令を解釈し、多様な操作を実行することができる。 本稿では,抽象的推論と具体的なシステムファルシフィケーションを組み合わせた2層検証フレームワークを提案する。 テーブルトップ操作タスクの実験により、私たちのフレームワークはNVIDIA GR00Tコントローラの障害ケースを効果的に発見することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.728104012295723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generalist robots are becoming a reality, capable of interpreting natural language instructions and executing diverse operations. However, their validation remains challenging because each task induces its own operational context and correctness specification, exceeding the assumptions of traditional validation methods. We propose a two-layer validation framework that combines abstract reasoning with concrete system falsification. At the abstract layer, situation calculus models the world and derives weakest preconditions, enabling constraint-aware combinatorial testing to systematically generate diverse, semantically valid world-task configurations with controllable coverage strength. At the concrete layer, these configurations are instantiated for simulation-based falsification with STL monitoring. Experiments on tabletop manipulation tasks show that our framework effectively uncovers failure cases in the NVIDIA GR00T controller, demonstrating its promise for validating general-purpose robot autonomy.
• Abstract（参考訳）: 汎用ロボットは現実になりつつあり、自然言語の命令を解釈し、多様な操作を実行することができる。 しかし、各タスクは従来の検証手法の仮定を超え、独自の運用コンテキストと正確性仕様を導き出すため、検証は依然として困難である。 本稿では,抽象的推論と具体的なシステムファルシフィケーションを組み合わせた2層検証フレームワークを提案する。 抽象層において、状況計算は世界をモデル化し、最も弱い前提条件を導出し、制約を意識した組合せテストにより、制御可能なカバレッジ強度を持つ多種多様な意味論的に有効な世界タスク構成を体系的に生成することができる。 コンクリート層では、これらの構成はSTLモニタリングによるシミュレーションベースのファルシフィケーションのためにインスタンス化される。 テーブルトップ操作タスクの実験では、私たちのフレームワークがNVIDIA GR00Tコントローラの障害事例を効果的に発見し、汎用ロボットの自律性を検証することの確証を示している。

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