論文の概要: Audit Before You Commit: Locating Belief Failures in Active Identification for One-Shot Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30608v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 22:47:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.153882
- Title: Audit Before You Commit: Locating Belief Failures in Active Identification for One-Shot Manipulation
- Title（参考訳）: 1ショットマニピュレーションのためのアクティブな識別における信念の失敗の所在
- Abstract要約: 我々は、ペグを挿入する前に表面をタップするなど、ある不可逆的なアクションの前に数回プローブするロボットは、その証拠がコミットするのに十分なタイミングを決定する必要がある、と論じる。
この決定は、既存のメソッドが分離しない2つの条件に依存している、と我々は主張する。信念は、アクションを決定する座標の真理をまだカバーしなくてはならないし、アクションをスコアする失敗モデルは、実現した失敗を追跡する必要がある。
我々は、デプロイされたプローブ-then-commitパイプライン上で、オフラインと地上の真理の両方の条件を別々に監査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.255961793913651
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A robot that probes a few times before one irreversible action, such as tapping a surface before inserting a peg, must decide when the evidence is enough to commit. We argue that this decision rests on two conditions that existing methods do not separate: the belief must still cover the truth in the coordinate that decides the action, and the failure model that scores actions must track realized failure. We audit both conditions separately, offline and with ground truth, on a deployed probe-then-commit pipeline: a particle belief, a scenario failure score, and one commit. On simulated insertion, more taps sharpen the belief while the truth leaves its support on 16.9% of episodes and the failure score turns optimistic by 0.31. Conformal calibration restores coverage but not the decision: confidently wrong instances still pass a confidence gate. The audit's signatures instead point at the observation model, where a hand scan finds a 2.1 mm error in the tap boundary. Correcting that one number cuts failure from 0.354 to 0.112 on untouched instances and transfers unrefitted to a second engine, while in a third engine the same audit suggests an execution-model mismatch instead. Across seven task families in three engines, a few probes at a fixed executor reduce miss or failure. On a physical arm inserting a tool into a rigid pocket by touch, the gain and the audit's two conditions reproduce, and replaying the recorded taps under an injected model error shows the audit's signature on real data. Additional materials are available at https://sites.google.com/view/auditbeforeyoucommit.
- Abstract（参考訳）: ペグを挿入する前に表面をタップするなど、ある不可逆的なアクションの前に数回プローブするロボットは、証拠がコミットするのに十分なタイミングを決定する必要がある。
この決定は、既存のメソッドが分離しない2つの条件に依存している、と我々は主張する。信念は、アクションを決定する座標の真理をまだカバーしなくてはならないし、アクションをスコアする失敗モデルは、実現した失敗を追跡する必要がある。
我々は、パーティクル信念、シナリオ障害スコア、コミット1つという、デプロイされたプローブ-then-commitパイプライン上で、オフラインと地上の真実の両方の条件を別々に監査する。
模擬挿入では、真実が16.9%のエピソードに支持を残し、失敗スコアが0.31に楽観的になる一方で、より多くのタップが信念を鋭くする。
コンフォーマルキャリブレーションはカバレッジを回復するが、決定ではない。
オーディションのシグネチャは、手スキャンでタップ境界に2.1mmの誤差が見つかる観察モデルを指している。
1つの番号を修正すれば、未修正のインスタンスで0.354から0.112に障害を減らし、2番目のエンジンに不適合なインスタンスを転送する。
3基のエンジンで7つのタスクファミリにまたがって、固定されたエグゼキュータでのいくつかのプローブはミスや失敗を減らす。
ツールを固定されたポケットにタッチで挿入する物理アームでは、ゲインと監査の2つの条件が再現され、挿入されたモデルエラーの下で記録されたタップを再生すると、実際のデータに監査の署名が表示される。
追加資料はhttps://sites.google.com/view/auditbeforeyoucommit.comで入手できる。
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