論文の概要: Lost in Fog: Sensor Perturbations Expose Reasoning Fragility in Driving VLAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21446v1
• Date: Wed, 20 May 2026 17:34:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.81677
• Title: Lost in Fog: Sensor Perturbations Expose Reasoning Fragility in Driving VLAs
• Title（参考訳）: ファグの喪失: センサの摂動は、駆動VLAの不安定性に起因する
• Abstract要約: 本稿では,自律運転における視覚・言語・行動(VLA)の頑健性に関する摂動研究について述べる。 推論整合性は軌道の信頼性の高忠実度指標であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Interpretable autonomous driving planners depend not only on generating explanations, but also on those explanations remaining reliable under real-world sensor degradation. In this paper we present a controlled perturbation study of Vision-Language-Action (VLA) robustness in autonomous driving, evaluating Alpamayo R1 (10B parameters) across 1,996 scenarios under eight sensor perturbations (Gaussian noise at four intensities, two lighting extremes, and two fog levels; ${\sim}18{,}000$ inference trials). We find that reasoning consistency is a high-fidelity indicator of trajectory reliability: when Chain-of-Causation (CoC) explanations change after perturbation, trajectory deviation spikes $5.3{\times}$ (21.8m vs 4.1m), with $r\!=\!0.99$ across attack types and $r_{pb}\!=\!0.53$ per-sample (Cohen's $d\!=\!1.12$). A controlled ablation provides evidence that enabling CoC generation is associated with improved trajectory accuracy (11.8% on average across conditions; $p < 0.0001$) under matched inference settings. Over the tested noise range ($σ\in \{10, 30, 50, 70\}$), degradation is approximately linear ($R^2\!=\!0.957$), while standard input preprocessing defenses provide only marginal relief. Together, these results establish CoC consistency as a quantitative proxy for planning safety and motivate reasoning-based runtime monitoring for safer VLA deployment.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能な自動運転プランナーは、説明の生成だけでなく、現実のセンサー劣化下で信頼性が保たれている説明にも依存する。 本稿では,8つのセンサ摂動条件下でのAlpamayo R1(10Bパラメータ)を1,996シナリオで評価し,自律走行におけるVLA(Vision-Language-Action)のロバスト性に関する制御摂動実験を行った。 CoC(Chain-of-Causation)の説明が摂動後に変化すると、軌道偏差は5.3{\times}$ (21.8m vs 4.1m)で$r\! =\! 0.99$の攻撃型と$r_{pb}\! =\! 0.53ドル (Cohen's $d\! =\! 1.12ドル)。 制御されたアブレーションは、COC生成を可能にすることは、一致した推論条件下での軌道精度(平均11.8%、$p < 0.0001$)の改善と関連しているという証拠を提供する。 試験されたノイズ範囲(σ\in \{10, 30, 50, 70\}$)では、劣化はほぼ線形である(R^2\! =\! 0.957ドル)の標準入力前処理防御は限界リリーフのみを提供する。 これらの結果は、安全性を計画するための定量的プロキシとしてCoC一貫性を確立し、より安全なVLAデプロイメントのための推論ベースのランタイム監視を動機付けている。

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