論文の概要: Task-Specified Active Metrological Inspection with Measurement-Steered VLA Manipulation and Deterministic Evidence Gating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14219v1
- Date: Sun, 13 Sep 2026 01:20:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.764566
- Title: Task-Specified Active Metrological Inspection with Measurement-Steered VLA Manipulation and Deterministic Evidence Gating
- Title（参考訳）: 測定式VLAマニピュレーションと決定論的エビデンスゲーティングを用いたタスク特定型アクティブメトロロジカル検査
- Abstract要約: タスク指定型アクティブ気象検査を定式化し、許容的メトロロジカルエビデンス(FRAME)への要求から提案する。
FRAMEは検査命令と構造化された仕様をトレース可能な適合性証拠に変換する。
一連の物理実験により、FRAMEは高いエンドツーエンド検査信頼性、少ない偽受け入れ、短いタスク完了時間を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.832396097447351
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-mix low-volume (HMLV) manufacturing requires inspection systems to adapt to changing parts, specifications, and work orders without repeated task-specific programming. Existing inspection automation typically assumes predefined sensing sequences, while general purpose robot agents optimize task completion rather than the completeness and validity of metrological evidence. We formulate task-specified active metrological inspection and propose From Requirements to Admissible Metrological Evidence (FRAME), a hierarchical dual-arm framework that converts an inspection instruction and structured specification into traceable conformance evidence. FRAME coordinates learned manipulation with calibrated laser profilometry: a task manager grounds and schedules requirements, active surface correspondence verifies physical-to-specification localization, and evidence memory tracks measurement provenance, admissibility, and coverage. Learned components may propose inspection targets and physical access actions, but deterministic datum-grounded measurement, admissibility checks, coverage auditing, and conformance evaluation prevent incomplete or unverified evidence from authorizing PASS. A series of physical experiments shows that FRAME achieves higher end-to-end inspection reliability, fewer false accepts, and shorter task completion time.
- Abstract（参考訳）: HMLV (High-mix Low-volume) 製造では、タスク固有のプログラミングを繰り返すことなく、部品、仕様、作業順序の変更に対応する検査システムが必要である。
既存の検査自動化は通常、事前に定義された知覚シーケンスを仮定するが、汎用ロボットエージェントは、気象学的証拠の完全性や妥当性よりもタスク完了を最適化する。
本稿では,タスク指定型アクティブ・メロジカル・インスペクションを定式化し,インスペクション・インストラクションと構造化された仕様をトレーサブル・コンストラクタンス・エビデンスに変換する階層型デュアルアーム・フレームワークFRAMEを提案する。
FRAME座標は、キャリブレーションされたレーザープロファイロメトリ(英語版)による操作を学習し、タスクマネージャが要求をグラウンドしスケジュールし、アクティブな表面対応が物理的から特定的なローカライゼーションを検証し、エビデンスメモリトラックが測定結果、許容可能性、カバレッジを計測した。
学習されたコンポーネントは、検査対象と物理的アクセス行動を提案するが、決定論的ダタムグラウンド測定、許容度チェック、カバレッジ監査、適合性評価は、PASSを認可する不完全または未検証の証拠を妨げる。
一連の物理実験により、FRAMEは高いエンドツーエンド検査信頼性、少ない偽受け入れ、短いタスク完了時間を実現している。
関連論文リスト
- From Benchmark Performance to Tool Deployment: Human-in-the-Loop Anomaly Detection [28.67239775192971]
BowTieデータセットを用いた19の教師なし異常検出モデルの評価を行った。
モデル性能は、標準ベンチマークで通常報告されるよりも安定性が低いことを観察する。
我々は、製造部品検査のための統一されたヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークをデプロイする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-07T21:31:20Z) - From Trajectories to Evidence: Auditable Experimental Records for Industrial Research Agents [47.678562263387214]
研究エージェントは、産業レコメンデーション設定において、多段階の機械学習実験をますます実施している。
生成されたアーティファクトは、サポートされないか、不完全かもしれないし、実行されたラウンドは無効かもしれないし、あるいは廃止されるかもしれないし、後の修正は、以前の発見を曖昧にするかもしれない。
本稿では,連続的アーティファクトのバウンダリ検証と実行後のクレーム資格を結合するエビデンス・グラウンド・フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-05T13:37:38Z) - Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data [59.98246281888422]
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるエージェントシステムは、永続的な運用データを扱う現実世界にますます展開されている。
既存のアプローチはそのようなシステムレベルの保証を提供していません。
本稿では, 1 つの LLM とツールオーケストレーションハーネスからなるエージェントシステムのリレーショナル操作データに対する検証について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-04T13:01:30Z) - Task-Conditional Faithfulness Auditing of Multimodal LLMs for Grid Diagnosis [5.427346259545067]
マルチモーダル大言語モデル(LLM)は、トポロジー、測定、インシデントテキストを組み合わせてグリッド診断を行うことができる。
本稿では,タスク条件の忠実度監査を行うための一般的な枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-27T15:17:15Z) - GRACE-DS: a Guarded Reward-guided Agent Correction Environment in Data Science [39.146761527401424]
GRACE-DSは、LSMを用いたオートMLエージェントの事前デプロイ評価のための、データサイエンスにおけるリワード誘導エージェント補正環境である。
エージェントをリアルなワークフローステージに公開し、計画やデータインスペクションから機能エンジニアリング、モデル開発、バリデーション、コード修正まで、最終提出まで。
これらの結果から、GRACE-DSはLLMベースのAutoMLエージェントが実運用環境下で機械学習を実行する能力を評価するための堅牢なプラットフォームとして確立された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-14T19:58:06Z) - What to Test Next: Interpretable Coverage Gap Discovery in Driving VLMs [52.50210189669399]
視覚言語モデル(VLM)を駆動するには,操作設計領域(ODD)が定義する様々な条件のシーンを正確に理解する必要がある
SliceScorerは、欠落したスライス推薦のための決定論的スコアリングルールである。
SliceNavは, 従来のスライス発見法よりも, 高リスクカバレッジギャップを効果的に表面化することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-01T03:18:01Z) - Time to REFLECT: Can We Trust LLM Judges for Evidence-based Research Agents? [61.49434544687523]
本稿では,エージェント環境におけるきめ細かい故障検出を目的としたメタ評価ベンチマークREFLECTを紹介する。
REFLECTはプロセスレベルの障害モードと結果レベルの障害モードの詳細な分類を定義し、制御および局所的な介入を実行することでインスタンス化する。
私たちの実験では、最高のパフォーマンスモデルでさえ、推論、ツール使用、レポート品質の失敗に対して、全体的なアキュラシーを55%以下に達成しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-18T23:55:08Z) - VeriAct: Beyond Verifiability -- Agentic Synthesis of Correct and Complete Formal Specifications [0.3240750198587795]
自動JML仕様合成における古典的手法と急進的手法を比較した。
提案手法は,構造化された検証フィードバックを用いて,プロンプトを進化させることにより,合成品質をさらに向上させることができるかを検討する。
本稿では,検証誘導型エージェントフレームワークであるVeriActを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-31T22:12:15Z) - Detecting Object Tracking Failure via Sequential Hypothesis Testing [80.7891291021747]
ビデオにおけるリアルタイムのオンラインオブジェクト追跡は、コンピュータビジョンにおける中核的なタスクである。
本稿では,物体追跡を逐次的仮説テストとして解釈することを提案する。
本研究では,地中追跡情報と内部追跡情報の両方を活用することにより,教師なしと教師なしの両方の変種を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-13T14:57:15Z) - Checklist to Define the Identification of TP, FP, and FN Object Detections in Automated Driving [0.0]
本稿では、関連する機能面と実装の詳細のチェックリストを提供する。
チェックリストを完全に形式化することはできないが、実践者がテストの曖昧さを最小限に抑えるのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T12:38:43Z) - Conformance Checking with Uncertainty via SMT (Extended Version) [66.58864135810981]
データ認識参照プロセスに対する不確実なログの適合性を確認する方法を示す。
我々のアプローチはモジュラーであり、異なるタイプの不確実性に均質に適合する。
本研究は,概念実証によるアプローチの正しさと実現可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T11:39:45Z)
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。