論文の概要: HygieneRoboBench: Benchmarking Hygiene-Aware Planning for Household Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08642v1
- Date: Tue, 06 Oct 2026 16:33:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 02:58:30.118134
- Title: HygieneRoboBench: Benchmarking Hygiene-Aware Planning for Household Robots
- Title（参考訳）: HygieneRoboBench:家庭用ロボットの衛生計画のベンチマーク
- Abstract要約: 既存のベンチマークでは、プランナーが接触履歴から衛生リスクを識別し、新しい接触イベント後に安全な継続を計画する方法を評価していない。
我々はHygieneRoboBenchを導入し、134のタスクファミリーに624のインスタンスを持ち、所定の実行履歴から家庭用タスクの安全性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.438406866955427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contact with contaminated objects can spread hazards through a household robot's grippers, tools, and shared surfaces, while new contacts can make an existing plan unsafe. Existing benchmarks do not jointly assess how planners identify hygiene risks from contact history and plan safe continuations after new contact events. Planners must do so within time and resource limits while respecting user priorities. We introduce HygieneRoboBench, with 624 instances across 134 task families, to evaluate safe resolution of household tasks from a given execution history. Tasks capture contamination through two grippers and shared objects, treatment costs, and user priorities. We combine controlled history, profile, and event comparisons with independent plan evaluation. These assess safe resolution, cost efficiency under user priorities, and responses to contact events. Evaluation of LLM-based and symbolic planners shows that safely completing a task does not guarantee the lowest execution costs under the user's priorities. To address this problem, we introduce Hygiene-NSP. It combines LLM-based grounding, contact-history reconstruction, and CP-SAT to jointly plan hygiene treatment and task execution under user priorities. Hygiene-NSP achieves safe resolution and optimal safe resolution rates of 94.4% and 90.4%, respectively. Both rates are higher than those of the evaluated baseline planners on the full dataset. Project page: https://euron-zc.github.io/HygieneRoboBench/.
- Abstract（参考訳）: 汚染された物体との接触は、家庭用ロボットのグリップ、ツール、共有面を介して危険を分散させ、新しい接触は既存の計画を危険にさらすことができる。
既存のベンチマークでは、プランナーが接触履歴から衛生リスクを識別し、新しい接触イベント後に安全な継続を計画する方法を共同で評価していない。
プランナーは、ユーザの優先順位を尊重しながら、時間とリソース制限内でそうしなければなりません。
我々はHygieneRoboBenchを導入し、134のタスクファミリーに624のインスタンスを持ち、所定の実行履歴から家庭用タスクの安全性を評価する。
タスクは、2つのグリップと共有オブジェクト、処理コスト、ユーザの優先順位を通じて汚染をキャプチャする。
制御履歴,プロファイル,イベントの比較を独立計画評価と組み合わせた。
これらは、安全な解決方法、ユーザの優先順位の下でのコスト効率、連絡先イベントに対する応答を評価する。
LLMベースのシンボリックプランナの評価は、タスクを安全に完了しても、ユーザの優先順位の下での最低実行コストは保証されないことを示している。
この問題に対処するため,Hygiene-NSPを提案する。
LLMベースの接地、コンタクト履歴再構築、CP-SATを組み合わせることで、ユーザの優先順位の下で衛生処理とタスク実行を共同で計画する。
ハイジエンNSPは、それぞれ94.4%と90.4%の安全な解像度と最適な安全な解像度を達成している。
両方のレートは、フルデータセットで評価されたベースラインプランナよりも高い。
プロジェクトページ: https://euron-zc.github.io/HygieneRoboBench/。
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