論文の概要: TEAR: Task-Evidence Authority Routing for Robotic Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30819v1
- Date: Thu, 22 Oct 2026 06:46:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.261685
- Title: TEAR: Task-Evidence Authority Routing for Robotic Manipulation
- Title（参考訳）: TEAR:ロボットマニピュレーションのためのタスクエビデンスオーソリティルーティング
- Abstract要約: 本稿では,人間の遠隔操作と地域自治の権限を割り当てる,エッジデプロイ可能なフレームワークを提案する。
動的ネットワーク条件下でのシミュレーションおよび実世界の試行において、TEARは純粋遠隔操作に近いタスク成功率を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.87574472826621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable robotic manipulation in field-deployed settings requires more than executing a capable controller. As the execution conditions change, the system must decide, online and on the robot side, which control source should hold authority. Human teleoperation adapts readily to contact-rich and semantically ambiguous situations but depends on a stable communication link. Local autonomy is executed without continuous human intervention, but may fail under semantic ambiguity, long-horizon drift, and unforeseen contingencies. These two control sources exhibit complementary reliability profiles. We formulate this complementarity as a control authority routing problem and present Task-Evidence Authority Routing for Robotic Manipulation (TEAR), an edge-deployable framework that allocates authority between human teleoperation and local autonomy. TEAR arbitrates on the robot side using network-state evidence, which governs the usability of teleoperation, and task-semantic evidence, which reflects whether autonomous execution remains consistent with the current task. A lightweight temporal arbitrator observes both forms of evidence together with robot state and current authority to time authority transfers. Across simulated and real-world trials under dynamic network conditions, TEAR achieves task success rates close to pure teleoperation while limiting teleoperation to 19.8-27.4% of control steps and improves success by 30-40% over autonomy-only execution in our settings. These results demonstrate the potential of complementary authority routing to sustain successful manipulation with substantially reduced dependence on continuous human control.
- Abstract（参考訳）: 現場に配備された環境での信頼性の高いロボット操作は、有能なコントローラの実行以上のものを必要とします。
実行条件が変わると、システムは、どの制御元が権限を持つべきかを、オンラインとロボット側で決定しなければなりません。
人間の遠隔操作は、接触に富み、意味的に曖昧な状況に容易に適応するが、安定した通信リンクに依存している。
局所的な自律は人間の介入なしに実行されるが、意味的曖昧さ、長期の水平漂流、予期せぬ事態の下で失敗することがある。
これら2つの制御源は相補的な信頼性プロファイルを示す。
本稿では,ロボット操作のためのタスク・エビデンス・オーソリティ・ルーティング(Task-Evidence Authority Routing for Robotic Manipulation, TEAR)という,人間の遠隔操作と地域自治の権限を割り当てるエッジデプロイ可能なフレームワークについて述べる。
TEARは、遠隔操作のユーザビリティを規定するネットワークステートエビデンスと、自律的な実行が現在のタスクと一致しているかどうかを反映したタスクセマンティックエビデンスを用いて、ロボット側の仲裁を行う。
軽量の時間的仲裁器は、ロボットの状態と時間的権威移動に対する現在の権威の両方の証拠を観察する。
動的ネットワーク条件下でのシミュレーションおよび実世界の試験全体において、TEARは純粋遠隔操作に近いタスク成功率を達成し、遠隔操作を制御ステップの19.8-27.4%に制限し、我々の設定における自律のみの実行よりも30-40%向上する。
これらの結果は、連続的な人的制御への依存を著しく減らし、良好な操作を維持するための補完的な権威ルーティングの可能性を示している。
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