論文の概要: A Model for Mediating Multi-Modal Human Intent into Safe Maneuvers for UAVs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11654v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 15:04:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.520913
- Title: A Model for Mediating Multi-Modal Human Intent into Safe Maneuvers for UAVs
- Title(参考訳): UAV用安全マニピュレータへのマルチモーダルヒューマンインテントの仲介モデル
- Abstract要約: 本稿では, マルチモーダルな人間の意図を安全なUAV操作に媒介する, 要求支配型機動応答モデルを提案する。
提案手法は,操作プリミティブが明示的な前提条件に関連付けられている要件ベースの仕様モデルとして定式化される。
本稿では,音声とGUIによる入力を確実に解釈し,安全に実行できることを実験室で実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.211736607636002
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Direct human interaction with autonomous UAV systems can be enabled through modalities such as speech, gestures, and graphical interfaces. However, interpreting such inputs as directly executable commands introduces safety risks in dynamic environments. Operator requests may conflict with terrain constraints, inter-UAV separation requirements, or flight-envelope limitations. In this paper, we present a requirements-governed maneuver-response model that mediates multi-modal human intent into safe UAV maneuvers by treating operator inputs as bounded maneuver requests rather than direct commands. Requested maneuvers are mapped to constrained motion primitives and processed through a structured request-evaluate-execute pipeline. Each request is interpreted with associated confidence, validated against terrain, separation, workspace, and flight-envelope constraints, and either constrained, rejected, or executed under continuous runtime monitoring. We further formalize the approach as a requirements-based specification model in which maneuver primitives are associated with explicit preconditions, invariants, guard conditions, and postconditions governing admissibility, execution safety, and emergency handling. These requirements support runtime verification and future reactive synthesis approaches. We present an initial lab-based validation demonstrating that voice and GUI-based inputs can be reliably interpreted and safely executed as constrained maneuver requests.
- Abstract(参考訳): 自律型UAVシステムとの直接のヒューマンインタラクションは、音声、ジェスチャー、グラフィカルインターフェースなどのモダリティによって実現することができる。
しかし、このような入力を直接実行可能なコマンドとして解釈すると、動的環境における安全性のリスクが生じる。
オペレーターの要求は、地形の制約、UAV間の分離要件、フライト・エンベロープの制限と矛盾する可能性がある。
本稿では,操作者の入力を直接コマンドではなく有界操作要求として扱うことにより,マルチモーダルな人間の意図を安全なUAV操作に媒介する要求支配型操作応答モデルを提案する。
要求された操作は制約された動作プリミティブにマッピングされ、構造化された要求評価実行パイプラインを通じて処理される。
各要求は、関連する信頼性で解釈され、地形、分離、ワークスペース、フライト・エンベロープの制約に対して検証され、制約された、拒否された、あるいは継続的ランタイム監視の下で実行される。
さらに我々は,プリミティブを明示的な前提条件,不変条件,ガード条件,許容性,実行安全性,緊急対応に関連付ける要件ベース仕様モデルとして,アプローチを定式化する。
これらの要件は、実行時検証と将来のリアクティブ合成アプローチをサポートする。
本稿では,音声とGUIによる入力が,制約された操作要求として確実に解釈され,安全に実行されることを示す。
関連論文リスト
- Adversarial Attacks for Good: A Survey of Proactive Protection across the Visual Content Lifecycle [65.6642776933861]
この介入点付近で成長した保護パラダイムについて検討する。
ほとんどの保護は、主に静的あるいは弱い適応的な敵に対して検証されている。
我々は、堅牢で構成可能で、デプロイ可能な所有者側の保護のために、クロスステージ対策とオープンな問題を統合することで、閉鎖する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-05T00:46:50Z) - Position: AI Safety Requires Effective Controllability [7.789894640525689]
我々は、AIの安全性は第一級の目的として制御性を必要とすると論じている。
OpenClawベースのエージェントによる実験では、現在のアライメントとガードレール機構がリスクを低減しているが、永続的で権威的で強制可能なランタイムコントロールの提供に失敗することが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-26T14:53:24Z) - Unlocking Proactivity in Task-Oriented Dialogue [21.99795860301162]
アクティブなタスク指向対話(TOD)は、ユーザの懸念を積極的に調査し、受け入れに向けて会話を操縦する説得エージェントを要求する。
ユーザの潜在的関心事に対する条件付けは、サンプリングの量が損なわれることのない、プロアクティブな能力を解放することを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T09:46:25Z) - Selective Safety Steering via Value-Filtered Decoding [54.87935112120107]
大型言語モデル(LLM)は人間の価値観に合わせるように訓練されているが、その世代は安全上の制約に反する可能性がある。
既存のデコード時のステアリング手法は、しばしば不要に介入し、ベースモデルの下で安全であった世代を変更する。
安全でない応答の安全性を向上しつつ、そのような不要な介入を減らすための新しいテストタイムステアリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-14T12:13:08Z) - Containment Verification: AI Safety Guarantees Independent of Alignment [13.629487815782355]
本稿では,エージェントフレームワーク自体の安全性を保証する封じ込め検証を導入する。
ハボックオラクルセマンティクスの下では、AIは型付きアクション空間全体にわたって制約のないオラクルとしてモデル化される。
モデル付き境界イベント、アクション引数、状態上で表現される境界強化性については、普遍的な保証を証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-09T16:36:45Z) - CORA: Conformal Risk-Controlled Agents for Safeguarded Mobile GUI Automation [68.53387633351484]
有害な行為に対する統計的保証を提供するポスト・ポリティクス・プレアクション保護フレームワークであるCORA(Conformal Risk-control GUI Agent)を提案する。
CORAは、安全を選択的行動実行として再定義する:我々は、提案されたステップごとに行動条件リスクを推定するためにガーディアンモデルを訓練する。
このパラダイムを厳格に評価するために、ステップレベルのハーモラベルを持つモバイル安全違反の新しいベンチマークであるPhone-Harmを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T09:41:21Z) - Autonomous Action Runtime Management(AARM):A System Specification for Securing AI-Driven Actions at Runtime [0.0]
本稿では,AI駆動型動作を実行時にセキュアにするためのオープン仕様であるAutonomous Action Management(AARM)を紹介する。
AARMは実行前にアクションをインターセプトし、セッションコンテキストを蓄積し、ポリシーと意図の整合性を評価し、承認決定を強制し、法医学的な再構築のための未確認のレシートを記録する。
AARMはモデルに依存しない、フレームワークに依存しない、ベンダーに依存しない、アクション実行を安定したセキュリティ境界として扱う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T05:57:30Z) - SPACeR: Self-Play Anchoring with Centralized Reference Models [50.55045557371374]
Simエージェントポリシーは、現実的で、人間らしく、高速で、マルチエージェント設定でスケーラブルである。
大規模な拡散モデルやトークン化モデルを用いた模倣学習の最近の進歩は、人間の運転データから直接行動を把握することができることを示している。
本研究では,事前訓練されたトークン化自己回帰運動モデルを利用したSPACeRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-20T19:53:02Z) - Constrained Decoding for Robotics Foundation Models [12.916330118607918]
本稿では,自動回帰ロボット基盤モデルのための制約付き復号化フレームワークであるSafeDecを紹介する。
タスク固有の安全ルールはSignal Temporal Logic (STL) 公式として表現され、最小限のオーバーヘッドで推論時に強制される。
提案手法は,実行時に仮定された動的条件下でのSTL仕様を,再トレーニングなしで確実に満たすものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-01T19:17:40Z) - DRIFT: Dynamic Rule-Based Defense with Injection Isolation for Securing LLM Agents [52.92354372596197]
大規模言語モデル(LLM)は、強力な推論と計画能力のため、エージェントシステムの中心となってきています。
この相互作用は、外部ソースからの悪意のある入力がエージェントの振る舞いを誤解させる可能性がある、インジェクション攻撃のリスクも引き起こす。
本稿では,信頼に値するエージェントシステムのための動的ルールベースの分離フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-13T05:01:09Z) - Diffusion Predictive Control with Constraints [51.91057765703533]
拡散予測制御(Diffusion predictive control with constraints,DPCC)は、拡散に基づく制御のアルゴリズムである。
DPCCは,新しいテスト時間制約を満たすために,既存の手法よりも優れた性能を示すロボットマニピュレータのシミュレーションを通して示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-12T15:10:22Z) - Collaborative Instance Object Navigation: Leveraging Uncertainty-Awareness to Minimize Human-Agent Dialogues [54.81155589931697]
協調インスタンスオブジェクトナビゲーション(CoIN)は、エージェントがターゲットインスタンスに関する不確実性を積極的に解決する新しいタスク設定である。
未認識者に対するエージェント・ユーザインタラクション(AIUTA)の新たな学習自由化手法を提案する。
まず、オブジェクト検出時に、セルフクエチオナーモデルがエージェント内で自己対話を開始し、完全かつ正確な観察記述を得る。
インタラクショントリガーモジュールは、人間に質問するか、継続するか、ナビゲーションを停止するかを決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T08:16:38Z) - SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries [94.84458417662407]
制御可能なクローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。
提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T04:14:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。