置信门控机器人自主性：不确定性何时真正有用？

Johannes A. Gaus, Jhon P. F. Charaja, Daniel Haeufle

2026

摘要

本文研究了机器人系统中预测不确定性在门控自主决策中的作用，发现当基础模型达到一定能力水平后，简单的不确定性代理（如softmax启发式）与复杂方法产生相似的决策行为，而阈值选择的影响更大。实验表明，不确定性排名质量在时间协变量偏移下保持稳定，但细粒度语义异常检测仍接近随机水平。

uncertainty estimationselective autonomygating policyrobustnesstemporal shift

LEARNING

开放获取📊 1 引用

Keyi Shen, Glen Chou

2026

LEARNING

📊 0 引用

Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

LEARNING

📊 0 引用

Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

LEARNING

📊 0 引用

Jiaxin Liu, Xiaofeng Zhou, Suyang Yu 等 8 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026