論文の概要: When to Act: Calibrated Confidence for Reliable Human Intention Prediction in Assistive Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04982v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 14:35:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.236002
• Title: When to Act: Calibrated Confidence for Reliable Human Intention Prediction in Assistive Robotics
• Title（参考訳）: ロボット支援における人間意図予測の信頼性の検証
• Authors: Johannes A. Gaus, Winfried Ilg, Daniel Haeufle,
• Abstract要約: 日常生活活動におけるマルチモーダル次行動予測のための校正確率に基づく安全クリティカルトリガーフレームワークを提案する。 ポストホック校正は、予測された信頼性と経験的信頼性を一致させ、精度に影響を与えることなく、およそ1桁の誤校正を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assistive devices must determine both what a user intends to do and how reliable that prediction is before providing support. We introduce a safety-critical triggering framework based on calibrated probabilities for multimodal next-action prediction in Activities of Daily Living. Raw model confidence often fails to reflect true correctness, posing a safety risk. Post-hoc calibration aligns predicted confidence with empirical reliability and reduces miscalibration by about an order of magnitude without affecting accuracy. The calibrated confidence drives a simple ACT/HOLD rule that acts only when reliability is high and withholds assistance otherwise. This turns the confidence threshold into a quantitative safety parameter for assisted actions and enables verifiable behavior in an assistive control loop.
• Abstract（参考訳）: 補助デバイスは、ユーザが何をするつもりで、その予測がどれだけ信頼できるかを、サポートを提供する前に判断する必要がある。 日常生活活動におけるマルチモーダル次行動予測のための校正確率に基づく安全クリティカルトリガーフレームワークを提案する。 生モデルの信頼性はしばしば真の正しさを反映せず、安全性のリスクを生じさせる。 ポストホック校正は、予測された信頼性と経験的信頼性を一致させ、精度に影響を与えることなく、およそ1桁の誤校正を減少させる。 キャリブレーションされた信頼性は、信頼性が高い場合にのみ作用する単純なACT/HOLDルールを駆動する。 これにより、信頼閾値をアシスト動作の定量的安全性パラメータに変換し、アシスト制御ループにおける検証可能な動作を可能にする。

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