論文の概要: Support-Safe Variational Hybrid Filtering for Contact-Mode and Sparse-Law Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16398v1
• Date: Tue, 12 May 2026 18:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.211228
• Title: Support-Safe Variational Hybrid Filtering for Contact-Mode and Sparse-Law Recovery
• Title（参考訳）: 接触モードとスパースルー回復のための安全変分ハイブリッドフィルタ
• Authors: Marios Papamichalis, Regina Ruane,
• Abstract要約: 標準的なアモータイズされたフィルターは、実現可能な接触遷移の確率を示さず、ロボットが実際に従う枝を永久に失う。 本稿では,この分岐損失を防ぐハイブリッド力学学習器であるVHYDROを紹介する。 VHYDROは連続潜伏状態と離散接触モードを共同で推論し、それぞれ回復した状態にスパースポート-ハミルトン法則を適合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contact-rich robot dynamics are hybrid: a single observation can match several latent states and contact regimes (free, impact, stick--slip). A standard amortized filter that places no probability on a feasible contact transition will permanently lose the branch the robot actually follows. We introduce VHYDRO, a variational hybrid dynamics learner that prevents this branch loss. At each step, VHYDRO mixes the learned proposal with a feasible transition law before sampling and importance weighting, ensuring that every transition retained by the model-feasible carrier remains covered. VHYDRO jointly infers a continuous latent state and a discrete contact mode, and fits a sparse port-Hamiltonian law to each recovered regime. On top of this, three guarantees connect: support coverage stabilizes filtering, the stabilized filter concentrates the discrete contact posterior on coherent regimes, and mode-pure segments admit sparse port-Hamiltonian recovery. The recovery error separates cleanly into filtering, derivative, mode-impurity, and physics-residual parts. Three empirical findings track the same mechanism. Under heavy occlusion the support-safe filter stays usable while a non-defensive proposal collapses. On ManiSkill demonstrations and on four Sawyer/BridgeData task families the discrete state forms temporally coherent contact-regime segments that the discrete state yields a stronger joint profile across ARI, change-point F1, and segment purity than post-hoc and mode-free baselines. On hybrid systems with known equations the mode-conditioned sparse fit recovers the active physical terms; purely predictive baselines do not.
• Abstract（参考訳）: 接触に富んだロボット力学はハイブリッドであり、単一の観察は複数の潜伏状態と接触状態(自由、衝撃、スティックスリップ)にマッチする。 標準的なアモータイズされたフィルターは、実現可能な接触遷移の確率を示さず、ロボットが実際に従う枝を永久に失う。 本稿では,この分岐損失を防ぐハイブリッド力学学習器であるVHYDROを紹介する。 それぞれのステップにおいて、VHYDROは、学習された提案をサンプリングと重み付けの前に実行可能な遷移法則と混合し、モデル実現可能なキャリアが保持するすべての遷移がカバーされることを保証する。 VHYDROは連続潜伏状態と離散接触モードを共同で推論し、それぞれ回復した状態にスパースポート-ハミルトン法則を適合させる。 これに加えて、3つの保証が接続される: サポートカバレッジはフィルタリングを安定化し、安定化されたフィルタはコヒーレントなレジームに離散的な接触後部を集中させ、モード-プリーセグメントはスパースポート-ハミルトン回復を認める。 回復誤差は、きれいにフィルタリング、微分、モード不純物、物理残留部品に分離する。 3つの実験的な発見は、同じメカニズムを追跡します。 重閉塞下では、サポートセーフフィルタは使用でき、非防御的な提案が崩壊する。 ManiSkillのデモと4つのSawyer/BridgeDataタスクファミリでは、離散状態は時間的にコヒーレントな接触登録セグメントを形成し、ARI、変更点F1、セグメント純度はポストホックやモードフリーのベースラインよりも強い結合プロファイルを生成する。 既知の方程式を持つハイブリッド系では、モード条件のスパースフィッティングは活性な物理項を回復する。

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