論文の概要: When Is a Learned Command Adapter Worth It? Closed-Loop Identification and Counterfactual Auditing of Frozen Locomotion Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21867v1
• Date: Thu, 23 Jul 2026 23:47:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.014102
• Title: When Is a Learned Command Adapter Worth It? Closed-Loop Identification and Counterfactual Auditing of Frozen Locomotion Policies
• Title（参考訳）: 学習したコマンドアダプタの価値はいつあるか? : 冷凍ロコモーション政策のクローズドループ同定と偽監査
• Authors: Zongtan Li,
• Abstract要約: 本研究では,グローバルな運用ポイントゲイン,同状態対応ヘッドルーム,クロスフィット固定動作によるデプロイメントゲイン,周波数整合ランダム化ポリシによる状態割り当てゲインを分離するアダプタ要求監査を導入する。 ソースクラスタのリフィットは、これらの量と制約違反をGO/NO-GO/ABSTAIN決定にマップする。 Go2では、アーカイブされたスケール診断では、5.2%の同状態のヘッドルームがあるが、アロケーションの利得は0.55%しか得られていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Adding a learned adapter to a frozen, command-conditioned locomotion policy is worthwhile only if the interface exposes improvements that are both real and recoverable from deployment-time observations. We introduce an adapter necessity audit that separates global operating-point gain,same-state counterfactual headroom, deployment gain over a cross-fitted fixed action, and state-allocation gain over a frequency-matched randomized policy. Source-cluster learner refits map these quantities and constraint violations to a GO/NO-GO/ABSTAIN decision. Closed-loop command- response identification provides optional decision features. On Go2, an archived scale-prefix diagnostic finds 5.2% same-state headroom but only 0.55% recovered allocation gain. Our confirmatory audit evaluates direct, scale, heading, and yaw interventions on twenty independent clusters for each of three query distributions induced by direct control, VGCC, and MPC, using 200 full learner refits. At 1% deployment and allocation thresholds and a 5% violation tolerance, direct queries return NO-GO, while VGCC and MPC queries ABSTAIN. VGCC has the largest mean deployment gain (1.34%), but its allocation lower bound is 0.09% and its violation upper bound is 6.25%. A deployment-representative twenty-cluster H1 audit also returns NO-GO, whereas a learner-level synthetic control returns GO. The audit therefore tests whether observable signal justifies state-dependent adaptation rather than presuming that an adapter is valuable.
• Abstract（参考訳）: フリーズされたコマンド条件のロコモーションポリシに学習済みのアダプタを追加することは、インターフェースが実際の、およびデプロイ時の観察から回復可能な改善を公開する場合にのみ、価値がある。 本稿では,グローバルな運用ポイントゲインと準状態対応ヘッドルーム,クロスフィット固定動作によるデプロイメントゲイン,周波数整合ランダム化ポリシによる状態アロケーションゲインを分離するアダプタ要求監査を導入する。 ソースクラスタ学習者は、これらの量と制約違反をGO/NO-GO/ABSTAIN決定にマップする。 クローズドループのコマンド-レスポンス識別は任意の決定機能を提供する。 Go2では、アーカイブされたスケール修正診断では、5.2%の同状態のヘッドルームがあるが、リカバリしたアロケーションゲインは0.55%に過ぎなかった。 確認監査では, 直接制御, VGCC, MPC によって誘導される3つの問合せ分布に対して, 200 個の完全学習者補正を用いて, 20 個の独立したクラスタ上で直接, 規模, 方向, ヨーの介入を評価する。 1%のデプロイメントとアロケーションしきい値、5%の違反耐性で、直接クエリはNO-GOを返し、VGCCとMPCクエリはABSTAINを返します。 VGCCは展開率が最も高い(1.34%)が、アロケーションの低い上限は0.09%、違反の上限は6.25%である。 デプロイメントに代表される20クラスタのH1監査もNO-GOを返す一方、学習者レベルの合成制御はGOを返す。 したがって、監査は、アダプタが価値があると仮定するのではなく、観測可能な信号が状態依存適応を正当化するかどうかをテストする。

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