論文の概要: Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23085v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 09:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 00:18:55.135657
• Title: Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents
• Title（参考訳）: アクション・コンディションド・ワールド・モデルを用いた長軸ロボットマニピュレーションの故障検出
• Authors: Haoran Zhang, Yifu Lu, Boyang Wang, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo, Zezhou Cheng, Mengdi Wang, Odest Chadwicke Jenkins,
• Abstract要約: ロングホライゾンタスクは、現実のロボット展開では一般的なものだが、そのようなタスクの障害検出は未調査のままである。 動作条件付き世界モデルからの潜在表現を用いて、操作軌跡をモニタする故障検出フレームワークであるForesightを提案する。 この結果から, 動作条件付きワールドモデル埋め込みは, 長距離操作における信頼性のある故障監視のためのスケーラブルな表現を提供する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.49879338545782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Long-horizon tasks are common in real-world robotic deployments, yet failure detection for such tasks remains underexplored. Detecting failures in long-horizon robotic tasks is particularly challenging because failure onset is often ambiguous and dense temporal annotations are typically unavailable. We present Foresight, a failure detection framework that monitors manipulation trajectories using latent representations from an action-conditioned world model. Foresight is trained using only final task-level success or failure labels. By leveraging predictive world-model embeddings, our method provides a unified framework for failure detection across different policies. We further use functional conformal prediction (FCP) to calibrate detection thresholds adaptively. We evaluate Foresight with state-of-the-art vision-language-action policies in simulation on LIBERO-Long, ManiSkill-Long, and BEHAVIOR-1K, compare it against state-of-the-artfailure detection methods, and validate it on real robots with three long-horizon tasks on a ReactorX-200 arm and one task on a Franka arm. Our results suggest that action-conditioned world-model embeddings provide a scalable representation for reliable failure monitoring in long-horizon manipulation.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンタスクは、現実のロボット展開では一般的なものだが、そのようなタスクの障害検出は未調査のままである。 長い水平ロボットタスクの障害を検出することは特に困難である。 動作条件付き世界モデルからの潜在表現を用いて、操作軌跡をモニタする故障検出フレームワークであるForesightを提案する。 フォレストは最終タスクレベルの成功または失敗ラベルのみを使用してトレーニングされる。 予測的世界モデル埋め込みを活用することで,本手法は異なるポリシをまたいだ障害検出のための統一的なフレームワークを提供する。 さらに,機能的共形予測(FCP)を用いて検出閾値を適応的に校正する。 我々は, LIBERO-Long, ManiSkill-Long, BEHAVIOR-1Kのシミュレーションにおいて, 最先端の視覚-言語-行動ポリシーを用いてForesightを評価し, 現状の欠陥検出手法と比較し, ReactorX-200アーム上の3つの長距離タスクとフランカアーム上の1つのタスクを実ロボットで検証した。 この結果から, 動作条件付きワールドモデル埋め込みは, 長距離操作における信頼性のある故障監視のためのスケーラブルな表現を提供する可能性が示唆された。

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