論文の概要: RAPT: Model-Predictive Out-of-Distribution Detection and Failure Diagnosis for Sim-to-Real Humanoid Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01515v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 01:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.827528
• Title: RAPT: Model-Predictive Out-of-Distribution Detection and Failure Diagnosis for Sim-to-Real Humanoid Robots
• Title（参考訳）: RAPT:Sim-to-Realヒューマノイドロボットのモデル予測アウト・オブ・ディストリビューション検出と故障診断
• Abstract要約: 本稿では,50Hzのヒューマノイド制御のための軽量で自己監督型展開時間モニタRAPTを提案する。 RAPTは,数値シミュレーションから確率的時間的確率多様体を学習し,実行時の予測偏差を評価する。 我々は,シミュレーションおよび物理ハードウェアにおける4つの複雑なタスクに対して,Unitree G1ヒューマノイド上でRAPTを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5765892172285598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying learned control policies on humanoid robots is challenging: policies that appear robust in simulation can execute confidently in out-of-distribution (OOD) states after Sim-to-Real transfer, leading to silent failures that risk hardware damage. Although anomaly detection can mitigate these failures, prior methods are often incompatible with high-rate control, poorly calibrated at the extremely low false-positive rates required for practical deployment, or operate as black boxes that provide a binary stop signal without explaining why the robot drifted from nominal behavior. We present RAPT, a lightweight, self-supervised deployment-time monitor for 50Hz humanoid control. RAPT learns a probabilistic spatio-temporal manifold of nominal execution from simulation and evaluates execution-time predictive deviation as a calibrated, per-dimension signal. This yields (i) reliable online OOD detection under strict false-positive constraints and (ii) a continuous, interpretable measure of Sim-to-Real mismatch that can be tracked over time to quantify how far deployment has drifted from training. Beyond detection, we introduce an automated post-hoc root-cause analysis pipeline that combines gradient-based temporal saliency derived from RAPT's reconstruction objective with LLM-based reasoning conditioned on saliency and joint kinematics to produce semantic failure diagnoses in a zero-shot setting. We evaluate RAPT on a Unitree G1 humanoid across four complex tasks in simulation and on physical hardware. In large-scale simulation, RAPT improves True Positive Rate (TPR) by 37% over the strongest baseline at a fixed episode-level false positive rate of 0.5%. On real-world deployments, RAPT achieves a 12.5% TPR improvement and provides actionable interpretability, reaching 75% root-cause classification accuracy across 16 real-world failures using only proprioceptive data.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットに学習された制御ポリシーを配置することは難しい。シミュレーションで堅牢に見えるポリシーは、Sim-to-Real転送後にOOD(out-of-distriion)ステートで確実に実行でき、ハードウェアの損傷を危険にさらすサイレント障害につながる。 異常検出はこれらの障害を軽減することができるが、事前の手法は高速度制御と互換性がなく、実際の展開に必要な極端に低い偽陽性率で校正されていない場合や、何故ロボットが名目的行動から逸脱したのかを説明せずにバイナリ停止信号を提供するブラックボックスとして動作する場合が多い。 本稿では,50Hzのヒューマノイド制御のための軽量で自己監督型展開時間モニタRAPTを提案する。 RAPTは, 数値シミュレーションから確率的時空間多様体を学習し, 実行時間予測偏差をキャリブレーション毎次元信号として評価する。 これは収量です 一 厳密な偽陽性制約の下での信頼性のあるオンラインOOD検出 (ii)Sim-to-Realミスマッチの連続的解釈可能な尺度。 検出の他に,RAPTの再構成目標から得られる勾配に基づく時間的塩分と,Saliencyと関節キネマティクスに基づくLCMに基づく推論を組み合わせて,ゼロショット設定で意味障害診断を行う,自動熱間後根因解析パイプラインを導入する。 我々は,シミュレーションおよび物理ハードウェアにおける4つの複雑なタスクに対して,Unitree G1ヒューマノイド上でRAPTを評価する。 大規模シミュレーションでは、RAPTはTrue Positive Rate(TPR)を、固定エピソードレベルの偽陽性率0.5%で最強のベースラインよりも37%改善する。 実世界の展開において、RAPTは12.5%のTPR改善を実現し、実行可能な解釈可能性を提供し、16の現実世界の障害に対して75%の根本原因分類精度を達成した。

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