論文の概要: ContactGuard: Pre-Contact Execution Monitoring with Action-Conditioned Latent World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13438v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 16:25:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.599914
- Title: ContactGuard: Pre-Contact Execution Monitoring with Action-Conditioned Latent World Models
- Title(参考訳): ContactGuard:Action-Conditioned Latent World Modelを用いたプレコンタクト実行監視
- Abstract要約: ContactGuardは、チャンクされたビジュモータポリシーのための事前接触実行モニタである。
それは、差し迫った接触イベントの前に予測を固定し、ポリシー自身の行動の下でモデルを前進させ、予測された後遅延を検証します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.133207162076877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contact-rich manipulation failures are often detected only after the robot has committed to contact. This is especially limiting in wrist-camera setups: close gripper--object views help observe contact, but a poor approach may already push, miss, slip, or disturb the object before conventional detectors react. We introduce \emph{ContactGuard}, a pre-contact execution monitor for chunked visuomotor policies. Given the policy's planned action chunk, ContactGuard predicts its short-horizon consequence in latent visual space and aborts if the predicted future latent indicates likely failure. Its latent world model is trained from unlabelled robot trajectories to predict compact multi-view visual embeddings under planned actions, avoiding pixel-level video prediction. A lightweight failure probe is then trained from a small labelled set of pre-contact clips. At deployment, ContactGuard anchors prediction before an imminent contact event, rolls the model forward under the policy's own actions, and verifies the predicted post-contact latent. Across real-world contact-rich manipulation tasks, ContactGuard predicts failure more accurately than direct and corrupted-action ablations, and transfers to live robot as a pre-contact abort signal without modifying the underlying policy.
- Abstract(参考訳): 接触に富んだ操作障害は、ロボットが接触した後にのみ検出される。
クローズ・グリップ・オブ・オブジェクト・ビューは接触を観察するのに役立ちますが、従来の検出器が反応する前に物体を押したり、見逃したり、滑ったり、邪魔したりするようなアプローチがすでにあります。
チャンクされたビザモレータポリシーのためのプレコンタクト実行モニタである \emph{ContactGuard} を紹介した。
政策の計画されたアクションチャンクを考えると、ContactGuardは、潜伏した視覚空間における短期水平効果を予測し、予測された将来潜伏が失敗を示唆するかどうかを中止する。
その潜在世界モデルは、計画された動作下でのコンパクトな多視点視覚埋め込みを予測し、ピクセルレベルのビデオ予測を避けるために、未ラベルのロボット軌道から訓練されている。
その後、軽量の故障プローブが、小さなラベル付きプレコンタクトクリップから訓練される。
デプロイ時に、ContactGuardは、差し迫ったコンタクトイベントの前に予測をアンカーし、ポリシー自身のアクションの下でモデルを前進させ、予測された後遅延を検証します。
実世界のコンタクトリッチな操作タスク全体にわたって、ContactGuardは、直接的および腐敗したアクションのアブレーションよりも正確に障害を予測し、基礎となるポリシーを変更することなく、事前に接触した中止信号としてライブロボットに転送する。
関連論文リスト
- TacPAC: Tactile Prediction and Real-Time Action Correction in World-Action Models for Contact-Rich Manipulation [7.573875271580167]
視覚中心の予測は、コンタクトリッチな操作を決定するローカルコンタクトキューを見逃す。
本稿では,触覚予測をリアルタイム動作補正に変換するTacPACを紹介する。
5つの実際のロボットタスクにおいて、TacPACはすべてのタスクをリードし、ビジョンのみのベースモデルでは平均22%から64%に上昇する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-04T15:24:58Z) - 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) - TacWAM: Anchor-Guided World Action Model with Mechanics-Aware Tactile Prediction [15.274487606802124]
World Action Models (WAM) は将来の状態予測とロボットアクション生成を組み合わせるが、既存のアプローチは視覚的未来に大きく依存している。
本稿では、この課題に3つのステップで対処する、メカニック対応の触覚WAMであるTacWAMを紹介する。
筆者らは, 脆弱な把握, 表面接触, 動的手動操作を含む4つの実世界の接触リッチな操作タスクに対して, TacWAMを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-30T15:47:01Z) - Representation-Aligned Tactile Grounding for Contact-Rich Robotic Manipulation [33.650798630141594]
触覚をアクションによって引き起こされる接触のダイナミクスの監視に変えるため、将来の予測はタッチを使用するための有望な方法である。
我々はこれを表現アライメント問題として研究する。
この観察により、我々は軽量な潜伏触覚予測器を導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-16T06:12:05Z) - Tactile-WAM: Touch-Aware World Action Model with Tactile Asymmetric Attention [53.84395207661823]
触覚非対称注意機構(TAAM)を備えたタッチ対応WAMであるTactile-WAMを提案する。
ManiFeelでは、Tactile-WAMは平均成功率を38.9%改善し、コンタクトリッチタスクでは86%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-25T06:54:56Z) - Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents [58.49879338545782]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-22T09:32:28Z) - One Turn Too Late: Response-Aware Defense Against Hidden Malicious Intent in Multi-Turn Dialogue [55.98008208209856]
マルチターン対話における隠れた悪意のある意図は、大規模言語モデル(LLM)に対する脅威を増大させる
近年の研究では、安全アライメントや外部ガードレールの進歩にもかかわらず、高度なガードレールを備えた近代的な商用モデルでさえも、このような攻撃に対して脆弱であることが示されている。
そこで本研究では,この課題に対処するため,最も早いタイミングで候補応答を届けることによって,蓄積された相互作用が有害な作用を可能にするのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T03:35:31Z) - Contact-Grounded Policy: Dexterous Visuotactile Policy with Generative Contact Grounding [5.936373185672394]
Contact-Grounded Policy (CGP) は、実際のロボット状態と触覚フィードバックの複合軌跡を予測することで、多点接触を根拠とするビゾタクティルポリシーである。
CGPは, (i) 圧縮潜在空間における将来のロボットの状態と触覚フィードバックを予測する条件拡散モデル, (ii) 学習された接触一貫性マッピングの2つのコンポーネントから構成される。
指先触覚センサDgit360を用いた4本指のAllegro V5手と,高密度全手触覚アレイを用いた5本指のTesollo DG-5F手を用いてCGPを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T21:22:49Z) - Building a Foundational Guardrail for General Agentic Systems via Synthetic Data [76.18834864749606]
LLMエージェントは、計画段階で介入するマルチステップタスクを計画できる。
既存のガードレールは主にポスト・エグゼクティブ(英語版)を運用しており、スケーリングが困難であり、計画レベルで制御可能な監督を行う余地がほとんどない。
我々は、良性軌道を合成し、カテゴリーラベル付きリスクを困難に注入し、自動報酬モデルを介して出力をフィルタリングする制御可能なエンジンであるAuraGenを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-10T18:42:32Z) - BlindGuard: Safeguarding LLM-based Multi-Agent Systems under Unknown Attacks [58.959622170433725]
BlindGuardは、攻撃固有のラベルや悪意のある振る舞いに関する事前の知識を必要とせずに学習する、教師なしの防御方法である。
BlindGuardはマルチエージェントシステムにまたがる多様な攻撃タイプ(即時注入、メモリ中毒、ツール攻撃)を効果的に検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T16:04:47Z) - Planning Visual-Tactile Precision Grasps via Complementary Use of Vision
and Touch [9.31776719215139]
そこで本研究では,指先が対象物表面と接触すべき場所について,明確な理由を解明する手法を提案する。
提案手法の成功の鍵は,接触制約を符号化するための初期計画に視覚面推定を用いることである。
提案手法は,1つのカメラビューからの表面推定値を用いて,これまで見つからなかった物体に対して,精度の高いグリップを合成し,実行可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T17:32:56Z)
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。