論文の概要: Atomic-Probe Governance for Skill Updates in Compositional Robot Policies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26689v2
- Date: Tue, 05 May 2026 12:06:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 14:45:21.130124
- Title: Atomic-Probe Governance for Skill Updates in Compositional Robot Policies
- Title（参考訳）: 構成ロボット政策におけるスキル更新のための原子プローブガバナンス
- Authors: Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, Cong Yang, Zhijun Li,
- Abstract要約: スキルが置き換えられると、構成結果がどのように変化するかを分析する。
提案手法は原子品質プローブとハイブリッドセレクタで, スキルごとのプローブと選択合成の検証を組み合わせたものである。
原子品質調査は、私たちの知る限り、構成ロボットポリシーにおけるスキル更新管理のための第一原理で、デプロイ可能なプリミティブです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.314555403098318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Skill libraries in deployed robotic systems are continually updated through fine-tuning, fresh demonstrations, or domain adaptation, yet existing typed-composition methods (BLADE, SymSkill, Generative Skill Chaining) treat the library as frozen at test time and do not analyze how composition outcomes change when a skill is replaced. We introduce a paired-sampling cross-version swap protocol on robosuite manipulation tasks to characterize this dimension of compositional skill learning. On a dual-arm peg-in-hole task we discover a dominant-skill effect: one ECM achieves 86.7% atomic success rate while every other ECM is at or below 26.7%, and whether this dominant ECM enters a composition shifts the success rate by up to +50pp. We characterize the boundary on a simpler pick task where all atomic policies saturate at 100% and the effect is undefined. Across three tasks we further find that off-policy behavioral distance metrics fail to identify the dominant ECM, ruling out the natural cheap predictor. We propose an atomic-quality probe and a Hybrid Selector combining per-skill probes (zero per-decision cost) with selective composition revalidation (full cost), and characterize its Pareto frontier on 144 skill-update decisions. On T6 the atomic-only probe sits 23pp below full revalidation (64.6% vs 87.5% oracle match) at zero per-decision cost; a Hybrid Selector with m=10 closes most of that gap to ~12pp at 46% of full-revalidation cost. On the cross-task average over 144 events, atomic-only is within 3pp of full revalidation under a mixed-oracle caveat. The atomic-quality probe is, to our knowledge, the first principled, deployment-ready primitive for skill-update governance in compositional robot policies.
- Abstract（参考訳）: デプロイされたロボットシステムのスキルライブラリは、微調整、新鮮なデモ、ドメイン適応を通じて継続的に更新されるが、既存の型付け合成メソッド(BLADE、SymSkill、生成スキルチェイン)は、テスト時にライブラリを凍結として扱い、スキルが置き換えられたときに構成結果がどのように変化するかを分析しない。
合成スキル学習のこの次元を特徴付けるために,ロボットスーツ操作タスクにペアサンプリング・クロスバージョンスワッププロトコルを導入する。
1つのECMは86.7%の原子成功率、もう1つのECMは26.7%以下であり、この支配的なECMが組成に入るかどうかは+50pp以下に変化する。
我々は、すべての原子政策が100%飽和し、その効果が未定義である単純なピックタスクにおいて境界を特徴づける。
3つのタスクにわたって、非政治行動距離の指標が支配的なECMを特定できず、天然の安価な予測器を除外する。
そこで本研究では,原子品質プローブとハイブリッドセレクタを用いて,各スキル別プローブ(ゼロ・パー・決定コスト)を選択的組成補正(フル・コスト)と組み合わせ,144のスキル更新決定においてパレートフロンティアを特徴付ける。
T6では、原子のみのプローブは全復号化(64.6%対87.5%のオラクルマッチ)より23pp低く、m=10のハイブリッドセレクタは全復号化コストの46%で12ppに近づいた。
平均144回以上にわたるクロスタスクでは、原子のみが3pp以内である。
原子品質調査は、私たちの知る限り、構成ロボットポリシーにおけるスキル更新管理のための第一原理で、デプロイ可能なプリミティブです。
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