Обычная карта помещения говорит роботу, где находится дверь, но не сообщает, насколько тяжело она открывается и в какую сторону движется. Дибьенду Гхош предложил PhysVLMM — метод хранения вероятностных представлений о механике подвижных деталей прямо в карте сцены. После измеренного усилия система обновляет знания, а планировщик спрашивает, допустимо ли действие при заданном риске.

Наблюдать движение недостаточно, чтобы однозначно восстановить динамику предмета. Даже измеренное подтягивание раскрывает сведения лишь об испытанной детали и направлении. Поэтому алгоритм хранит распределение возможных свойств, переносит часть информации на похожие непроверенные детали и может отказаться от ответа при недостатке доказательств.

В экспериментах с дверями и ящиками 18 домов тип соединения определялся в 86% отложенных попыток против 48% у метода по одному изображению. Ошибка прогноза реакции на тягу составила CRPS 0,323 против 0,544 у дифференцируемой симуляции, а расчёт занимал 13 миллисекунд вместо 230 секунд на случай. Это результаты конкретных испытаний, а не универсальная гарантия безопасности.

Для заказчика главный вопрос — как этот подход войдёт в существующий процесс без скрытых расходов. Интеграция^[1] включает датчики, интерфейсы управления, обучение сотрудников, журналирование и порядок ручного вмешательства. Пилотное испытание^[2] должно заранее определять допустимый риск, стоимость одной успешной операции и последствия остановки оборудования. Если публикация сообщает только результаты лабораторного теста, расчёт окупаемости делать рано. Поставщику следует предложить воспроизводимую демонстрацию на предметах и данных самого клиента, а также план обслуживания после внедрения. Сила, направление движения и уровень неопределённости должны оставаться измеряемыми величинами. Важно отдельно проверить последствия ошибочного разрешения действия.