論文の概要: HEXAR: a Hierarchical Explainability Architecture for Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03070v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 14:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.663991
• Title: HEXAR: a Hierarchical Explainability Architecture for Robots
• Title（参考訳）: HEXAR:ロボットの階層的説明可能性アーキテクチャ
• Abstract要約: 我々は,ロボットシステムに関する説明を生成するためのプラグイン,階層的アプローチを提供する新しいフレームワークであるHEXARを提案する。 我々は,家庭環境における支援作業を行うTAAGoロボット上でHEXARを実装し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.643268479831882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As robotic systems become increasingly complex, the need for explainable decision-making becomes critical. Existing explainability approaches in robotics typically either focus on individual modules, which can be difficult to query from the perspective of high-level behaviour, or employ monolithic approaches, which do not exploit the modularity of robotic architectures. We present HEXAR (Hierarchical EXplainability Architecture for Robots), a novel framework that provides a plug-in, hierarchical approach to generate explanations about robotic systems. HEXAR consists of specialised component explainers using diverse explanation techniques (e.g., LLM-based reasoning, causal models, feature importance, etc) tailored to specific robot modules, orchestrated by an explainer selector that chooses the most appropriate one for a given query. We implement and evaluate HEXAR on a TIAGo robot performing assistive tasks in a home environment, comparing it against end-to-end and aggregated baseline approaches across 180 scenario-query variations. We observe that HEXAR significantly outperforms baselines in root cause identification, incorrect information exclusion, and runtime, offering a promising direction for transparent autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: ロボットシステムがますます複雑化するにつれて、説明可能な意思決定の必要性が重要になる。 ロボット工学における既存の説明可能性のアプローチは、一般的には個々のモジュールにフォーカスするが、これはハイレベルな振る舞いの観点からのクエリが難しい場合や、ロボットアーキテクチャのモジュラリティを活用できないモノリシックなアプローチを使用する場合が多い。 HEXAR(Hierarchical Explainability Architecture for Robots)は,ロボットシステムの説明を生成するためのプラグイン,階層的アプローチを提供する新しいフレームワークである。 HEXARは、特定のロボットモジュールに適した多種多様な説明技法(LLMベースの推論、因果モデル、特徴重要度など)を用いて、特定のクエリに最も適したものを選択する説明者セレクタによって構成される。 我々は,家庭環境における支援作業を行うTAAGoロボット上で,HEXARを実装して評価し,180のシナリオ・クエリのバリエーションに対して,エンドツーエンドおよび集約されたベースラインアプローチと比較した。 我々は,HEXARが根本原因同定,誤情報排除,実行時のベースラインを著しく上回り,透明な自律システムにとって有望な方向性を提供することを観察した。

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