Traceable World State: A Provenance-Aware State Representation and Deterministic Replay Framework for Robotic Systems
作者: Zoe Li
分类: cs.RO, cs.AI, cs.SE
发布日期: 2026-10-08
备注: 7 pages
💡 一句话要点
提出可追溯世界状态框架以解决机器人系统状态表示问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人系统 状态表示 可追溯性 确定性重放 数据完整性 哈希链 元数据管理
📋 核心要点
- 现有方法主要关注最新估计，导致无法有效追踪信息来源和重现决策过程。
- 本文提出的TWS框架通过快照捕获多种元数据，支持确定性重放和防篡改日志。
- 在103个模拟轨迹中，TWS实现了精确的终态重放，并成功检测到所有注入的损坏。
📝 摘要（中文）
机器人系统在执行复杂任务时，必须维护一个由不同时间、不同置信度和可能修订的观察结果组成的世界状态。传统的状态表示方法往往侧重于最新估计，导致难以追踪事实来源、重现决策或审计执行。本文提出了可追溯世界状态（TWS），这是一种中间件中立的语义表示和参考运行时，旨在实现对机器人世界状态的来源感知。TWS快照捕获实体、关系、观察、置信度和修订元数据。通过验证更新操作，TWS支持确定性重放，并通过SHA-256哈希链确保日志的防篡改性。实验结果表明，TWS在多个测试中表现出色，成功检测到记录损坏和序列不连续等问题。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人系统在长时间任务中对世界状态的表示问题，现有方法无法有效追踪信息来源，影响决策重现和执行审计。
核心思路：提出可追溯世界状态（TWS），通过快照捕获实体、关系及其元数据，确保状态更新的可追溯性和确定性重放。
技术框架：TWS框架包括快照生成、更新操作和哈希链管理三个主要模块。快照记录当前状态，更新操作以不可变方式进行，哈希链确保日志的完整性。
关键创新：TWS的主要创新在于其语义化的状态表示和对更新操作的严格管理，显著提升了信息追踪能力和决策重现性。
关键设计：采用SHA-256哈希链记录状态变更，确保日志的防篡改性；更新操作按顺序进行，支持确定性重放，且在Python 3.10-3.14环境下通过38项测试验证其有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在103个模拟轨迹中，TWS实现了100%的终态重放精度，并成功检测到412个注入的损坏，显示出其在状态管理和错误检测方面的卓越性能。相较于传统方法，TWS在存储开销上仅增加了1.72%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和复杂任务执行等场景。通过实现对机器人状态的可追溯性，能够提高系统的可靠性和透明度，促进机器人在关键领域的应用与发展。
📄 摘要（原文）
Robotic systems operating over extended tasks must maintain a world state assembled from observations arriving at different times, with varying confidence and potential revisions. Conventional representations emphasize latest estimates, hindering fact provenance, decision reproduction, or execution auditing. We present Traceable World State (TWS), a middleware-neutral semantic representation and reference runtime for provenance-aware robot world state. A TWS snapshot captures entities, relations, observations, confidence, and revision metadata. Validated update operations transform snapshots immutably, ordered updates support deterministic replay, and a canonical SHA-256 hash chain ensures tamper-evident logs. We evaluate TWS through schema conformance, complete state lifecycles, deterministic replay, and fault injection. Passing 38 tests across Python 3.10-3.14, the framework detects record corruptions, broken hash links, sequence discontinuities, and world mismatches. Across ten public BEHAVIOR-1K task definitions, TWS imported 153 entities and 146 relations with successful validation. On 103 NVIDIA Unitree G1 simulated trajectories containing 78,369 frames, TWS achieved exact terminal-state replay in all episodes and detected 412/412 injected corruptions with a 1.72% storage overhead over Plain JSONL.