論文の概要: Belief-Space Perception Routing under Coupled Sensor Faults and Compute Contention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00322v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 22:17:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.584854
• Title: Belief-Space Perception Routing under Coupled Sensor Faults and Compute Contention
• Title（参考訳）: 結合型センサ故障における空間知覚ルーティングと計算コンテント
• Abstract要約: 固定された時計を見て反応しなければならないロボットは、同時に2つの問題に遭遇する。 本稿では,センサフォア状態と計算競合状態の推定値を追跡する知覚ルータを提案する。 2つのストレッサーが共起している場合、結合されたポリシーは期限満了率を1.1から9.4ポイントに削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A robot that has to see and react on a fixed clock runs into two problems at once. Its cameras degrade in rain, mud, fog, and darkness. And the single onboard processor it runs on is shared with planning and control, so the compute left over for perception moves around from second to second. Most systems model the two separately. We present a perception router that tracks probabilistic estimates of sensor-fault state and compute- contention state, couples them with a noisy-OR term, and uses the coupled estimate to pick one of four detector configurations (YOLO11x/n at 1280 or 640 px) so that the frame finishes before its deadline. Where the two stressors co-occur, the coupled policy cuts the deadline-miss rate by 1.1 to 9.4 percentage points against a policy that treats them independently. The interval excludes zero in five of six conditions, the pooled effect over 10 sequences and 6 conditions has sign-test p = 0.001, and every uncoupled control and the fault-free trajectory sit at exactly 0.0 pp. Routing costs tens of microseconds per frame. We then asked whether the coupling the method exploits arises on its own. Across eight real RADIATE adverse-weather sequences and three workload proxies independent of the fault signal, after Benjamini-Hochberg correction and a replication run, none of 24 tests found it. We report that null and scope the routing result as a proof of mechanism. Whether such coupling occurs in the field is still open, and the released evaluation pipeline lets a deployment settle it on its own traces.
• Abstract（参考訳）: 固定された時計を見て反応しなければならないロボットは、同時に2つの問題に遭遇する。 カメラは雨、泥、霧、暗闇で劣化する。 そして、シングルオンボードプロセッサは、計画と制御で共有されるので、コンピュータが認識のために残した計算は、秒から秒へと移動します。 ほとんどのシステムは2つを別々にモデル化する。 センサフォア状態と計算競合状態の確率的推定をトラックし、ノイズや項と結合し、結合した推定値を用いて4つの検出器構成のうちの1つ(YOLO11x/n:1280または640px)を選択し、フレームが期限前に終了するようにする。 2つのストレスダーが共起している場合、結合された政策は、それぞれ独立して対処する政策に対して、期限満了率を1.1から9.4ポイントに引き下げる。 この区間は6つの条件のうち5つの条件でゼロを除外し、プール効果は10個のシーケンスで、6つの条件は符号テスト p = 0.001 であり、全ての未結合制御と故障のない軌道は正確に0.0 pp である。 ルーティングのコストは1フレームあたり数十マイクロ秒である。 次に、メソッドが利用する結合が、それ自体で発生するかどうかを問うた。 8つの実際のRADIATE悪天候シーケンスと3つのワークロードプロキシが故障信号とは無関係であり、ベンジャミン・ホックバーグの修正と複製の後、24の試験では発見されなかった。 我々は、ルーティング結果のnullとスコープをメカニズムの証明として報告する。 このような結合がフィールドで発生したかどうかはまだオープンであり、リリースされた評価パイプラインによって、デプロイメントがそれを独自のトレースで解決することができる。

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