論文の概要: Belief Dynamics for Detecting Behavioral Shifts in Safe Collaborative Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04967v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 02:41:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.365885
• Title: Belief Dynamics for Detecting Behavioral Shifts in Safe Collaborative Manipulation
• Title（参考訳）: 安全な協調操作における行動変化検出のための信念ダイナミクス
• Authors: Devashri Naik, Divake Kumar, Nastaran Darabi, Amit Ranjan Trivedi,
• Abstract要約: ManiSkill共有ワークスペース操作タスクにおいて、制御された非定常性の下でのシステマティックスウィッチ検出について検討する。 10つの検出方法と5つのランダムなシードによって、検出が可能になったことにより、スウィッチ後の衝突が52%減少する。 UA-TOMは、凍結した視覚-言語-行動制御バックボーンを増強する軽量な信念追跡モジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.198214897627444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots operating in shared workspaces must maintain safe coordination with other agents whose behavior may change during task execution. When a collaborating agent switches strategy mid-episode, continuing under outdated assumptions can lead to unsafe actions and increased collision risk. Reliable detection of such behavioral regime changes is therefore critical. We study regime-switch detection under controlled non-stationarity in ManiSkill shared-workspace manipulation tasks. Across ten detection methods and five random seeds, enabling detection reduces post-switch collisions by 52%. However, average performance hides significant reliability differences: under a realistic tolerance of +-3 steps, detection ranges from 86% to 30%, while under +-5 steps all methods achieve 100%. We introduce UA-TOM, a lightweight belief-tracking module that augments frozen vision-language-action (VLA) control backbones using selective state-space dynamics, causal attention, and prediction-error signals. Across five seeds and 1200 episodes, UA-TOM achieves the highest detection rate among unassisted methods (85.7% at +-3) and the lowest close-range time (4.8 steps), outperforming an Oracle (5.3 steps). Analysis shows hidden-state update magnitude increases by 17x at regime switches and decays over roughly 10 timesteps, while the discretization step converges to a near-constant value (Delta_t approx 0.78), indicating sensitivity driven by learned dynamics rather than input-dependent gating. Cross-domain experiments in Overcooked show complementary roles of causal attention and prediction-error signals. UA-TOM introduces 7.4 ms inference overhead (14.8% of a 50 ms control budget), enabling reliable regime-switch detection without modifying the base policy.
• Abstract（参考訳）: 共有ワークスペースで動作しているロボットは、タスク実行中に振る舞いが変わる可能性のある他のエージェントとの安全な調整を維持しなければならない。 協調エージェントがエピソードの途中で戦略を切り替えると、時代遅れの仮定が続くと、安全でない行動や衝突リスクが増大する。 そのため、そのような行動体制の変化を確実に検出することが重要である。 ManiSkill共有ワークスペース操作タスクにおいて、制御された非定常性の下でのシステマティックスウィッチ検出について検討する。 10つの検出方法と5つのランダムなシードによって、検出が可能になったことにより、スウィッチ後の衝突が52%減少する。 しかし、平均的なパフォーマンスは重大な信頼性の差を隠している: +-3 ステップの現実的な許容の下では、検出範囲は 86% から 30% の範囲であり、+-5 ステップ以下では、すべてのメソッドが100%を達成する。 UA-TOMは、選択的状態空間力学、因果注意、予測エラー信号を用いて、凍結した視覚言語反応(VLA)制御バックボーンを増強する軽量な信念追跡モジュールである。 5つの種と1200回のエピソードで、UA-TOMは未支援の方法(+-3で85.7%)と最も低い近距離時間(4.8ステップ)を達成し、Oracle(5.3ステップ)を上回っている。 解析の結果, 状態変化のマグニチュードが約10回の時間経過で17倍増加し, 離散化ステップがほぼ一定値(Delta_t approx 0.78)に収束し, 入力依存ゲーティングよりも学習ダイナミクスによって駆動される感度を示す。 Overcookedにおけるクロスドメイン実験は、因果的注意と予測エラー信号の相補的な役割を示している。 UA-TOMは7.4msの推論オーバーヘッド(50ms制御予算の14.8%)を導入し、基本方針を変更することなく信頼性の高いレシシ・スウィッチ検出を可能にする。

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