論文の概要: EV-WM: Event-Verified World Models for Long-Horizon Robotic Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13053v2
- Date: Mon, 15 Jun 2026 03:07:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 18:36:04.897558
- Title: EV-WM: Event-Verified World Models for Long-Horizon Robotic Manipulation
- Title（参考訳）: EV-WM:長距離ロボットマニピュレーションのためのイベント検証世界モデル
- Authors: Kailin Wang, Haoxiang Jie, Yaoyuan Yan, Jiacheng Zhou, Zhiyou Heng,
- Abstract要約: ロングホライゾン操作は、関係性、述語レベル、物理的に接地された進行信号を必要とする。
我々は,ワールド・モデル・プランニングのための述語型検証フレームワークである textbfEV-WM を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.815557531820863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pretrained-feature world models provide a useful substrate for robot imagination, but visual or latent prediction alone does not determine whether an imagined future satisfies task-relevant predicates. Long-horizon manipulation requires progress signals that are relational, predicate-level, and physically grounded: whether an object has moved, whether a drawer or contact state has changed, whether a placement predicate is satisfied, and whether a candidate future is reliable enough for execution. We introduce \textbf{EV-WM}, a predicate-grounded verification framework for world-model planning. EV-WM rolls out candidate futures in pretrained visual-feature space, decodes them into structured event states, and scores them using task-progress, semantic-consistency, physical-feasibility, and uncertainty terms. The verifier guides sampling-based planning, gates candidate actions, and, in the contact-sensitive LIBERO wine-rack setting, selects among PPO-generated proposals. Across navigation, deformable-object, wall-constrained, and language-described manipulation studies, EV-WM shows that predicate-grounded verification can make feature-space world-model planning more interpretable and better aligned with task progress.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練された世界モデルは、ロボットの想像に有用な基盤を提供するが、視覚的または潜在的な予測だけでは、想像された未来がタスク関連述語を満たすかどうかを判断しない。
ロングホライズン操作には、関係性、述語レベル、物理的に接地された進行信号(物体が移動したか、引き手か接触状態が変化したか、配置述語が満たされたか、候補となる未来が実行に十分信頼できるか)が必要である。
本稿では,ワールド・モデル・プランニングのための述語型検証フレームワークである \textbf{EV-WM} を紹介する。
EV-WMは、事前訓練された視覚的特徴空間の候補未来をロールアウトし、それらを構造化されたイベント状態にデコードし、タスクプログレッシブ、セマンティック一貫性、物理的実現可能性、不確実性条件を用いてスコア付けする。
検証者は、サンプリングベースプランニング、ゲート候補動作、接触感応性LIBEROワインラック設定において、PPO生成提案の中から選択する。
EV-WMは、ナビゲーション、変形可能なオブジェクト、壁の制約、言語による操作の研究を通じて、述語による検証によって、機能空間のワールドモデルプランニングをより解釈可能で、タスクの進捗に整合性を持たせることができることを示した。
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