論文の概要: Runtime Monitoring of Perception-Based Autonomous Systems via Embedding Temporal Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12651v2
• Date: Thu, 14 May 2026 01:44:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 15:19:49.90337
• Title: Runtime Monitoring of Perception-Based Autonomous Systems via Embedding Temporal Logic
• Title（参考訳）: 時間論理の埋め込みによる知覚に基づく自律システムの実行時モニタリング
• Authors: Parv Kapoor, Abigail Hammer, Ashish Kapoor, Karen Leung, Eunsuk Kang,
• Abstract要約: 自律システムの監視は伝統的に、低次元状態変数上で定義された離散論理命題に連続的なセンサ観測をマッピングすることに依存している。 本研究では,学習した埋め込み空間で直接監視を行う時間論理であるEmbedding Temporal Logic (ETL)を提案する。 提案手法は複数の操作環境にまたがって評価され,ETLが基幹構造セマンティクスと強い経験的一致を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.340546556245528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Runtime monitoring of autonomous systems traditionally relies on mapping continuous sensor observations to discrete logical propositions defined over low-dimensional state variables. This abstraction breaks down in perception-driven settings, where such mappings require additional learned modules that are often computationally expensive, brittle, and semantically misaligned. In this work, we propose Embedding Temporal Logic (ETL), a temporal logic that performs monitoring directly in learned embedding spaces. ETL defines predicates through distances between observed embeddings and target embeddings derived from reference observations. This formulation allows specifications to capture high-level perceptual concepts, such as similarity to visual goals or avoidance of semantic regions, that are difficult or impossible to express using traditional predicates. By composing these predicates with temporal operators, ETL naturally expresses temporally extended and sequential perceptual behaviors. We introduce ETL monitors for evaluating specifications over bounded embedding traces, along with a conformal calibration procedure that provides reliable and safety-oriented predicate evaluation. We evaluate our approach across multiple manipulation environments to show that ETL achieves strong empirical agreement with ground-truth semantics, including accurate monitoring of temporally composed behaviors.
• Abstract（参考訳）: 自律システムの実行時の監視は、伝統的に、低次元状態変数上で定義された離散論理命題に連続的なセンサ観測をマッピングすることに依存している。 この抽象化は、知覚駆動的な設定に分解され、そのようなマッピングでは、しばしば計算コストが高く、不安定で、意味的に不一致な、追加の学習モジュールが必要になります。 本研究では,学習した埋め込み空間で直接監視を行う時間論理であるEmbedding Temporal Logic (ETL)を提案する。 ETLは、観測された埋め込みと基準観測から導かれたターゲット埋め込みの間の距離を通して述語を定義する。 この定式化により、視覚的目標との類似性や意味領域の回避など、従来の述語を用いた表現が困難または不可能な高レベルの知覚概念を捉えることができる。 これらの述語を時間演算子と合成することにより、ETLは時間的に拡張され、シーケンシャルな知覚行動を表現する。 本研究では,有界な埋め込みトレースに対する仕様評価のためのETLモニタと,信頼性と安全性を指向した述語評価を行うコンフォーマルキャリブレーション手法を提案する。 提案手法は複数の操作環境にまたがって評価され,ETLが時間的構成行動の正確なモニタリングを含む,基幹構造セマンティクスとの強い経験的合意を達成できることを示す。

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