Safety Control of Service Robots with LLMs and Embodied Knowledge Graphs
作者: Yong Qi, Gabriel Kyebambo, Siyuan Xie, Wei Shen, Shenghui Wang, Bitao Xie, Bin He, Zhipeng Wang, Shuo Jiang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-05-28 (更新: 2025-11-26)
💡 一句话要点
结合LLM与具身知识图谱，提升服务机器人安全控制
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 服务机器人 大型语言模型 知识图谱 安全控制 人机交互
📋 核心要点
- 服务机器人安全控制面临挑战，现有方法难以保证自主行为的持续安全性，可能导致人身伤害或财产损失。
- 论文提出结合LLM、ERCP和EKG的框架，利用ERCP引导LLM生成安全响应，并用EKG验证行为的安全性。
- 实验表明，该框架显著提高了机器人对安全标准的遵守程度，促进了更安全的人机交互。
📝 摘要（中文）
本文针对服务机器人领域中，确保机器人安全操作的难题，提出了一种新颖的框架，该框架集成了大型语言模型（LLM）、具身机器人控制提示（ERCP）和具身知识图谱（EKG）。ERCP被设计为预定义的指令，确保LLM生成安全且精确的响应。这些响应随后由EKG进行验证，EKG提供了一个全面的知识库，确保机器人的行为与安全协议持续对齐，从而在各种环境中促进更安全的操作实践。实验结果表明，与传统方法相比，配备该框架的机器人在各种真实世界任务中，对安全标准的遵守程度显著提高。该集成促进了安全的人机交互，并将该方法置于服务机器人领域中AI驱动的安全创新前沿。
🔬 方法详解
问题定义：服务机器人需要在各种复杂环境中安全地执行任务，但现有方法难以保证机器人自主行为的安全性，尤其是在面对未知或突发情况时。传统的基于规则或有限状态机的方法难以适应环境变化，而直接使用LLM可能导致不可预测的危险行为。因此，如何确保服务机器人在各种场景下的安全操作是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用ERCP引导LLM生成安全的动作指令，并使用EKG对这些指令进行验证，从而构建一个多层次的安全保障体系。ERCP充当了LLM的“安全护栏”，确保其输出符合预定义的安全规范。EKG则提供了一个全面的知识库，用于验证机器人行为的合理性和安全性。
技术框架：该框架包含三个主要模块：LLM、ERCP和EKG。首先，LLM接收用户指令和环境信息，并根据ERCP生成初步的机器人动作指令。然后，这些指令被传递给EKG进行验证，EKG会检查这些指令是否违反任何安全规则或常识。如果指令通过验证，则机器人执行该动作；否则，LLM会根据EKG的反馈重新生成指令。这个过程循环进行，直到生成一个安全且可执行的动作序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的强大推理能力与ERCP和EKG的安全约束相结合。ERCP和EKG有效地限制了LLM的自由度，使其在安全范围内生成动作指令。这种混合方法既保证了机器人的灵活性和适应性，又确保了其安全性。
关键设计：ERCP的设计至关重要，它需要包含清晰、明确的安全指令，例如“避免碰撞”、“保持安全距离”等。EKG则需要包含丰富的实体、关系和规则，以便对机器人行为进行全面的安全评估。此外，论文可能还涉及一些参数调优，例如LLM的温度参数，以控制其生成动作的多样性，以及EKG的置信度阈值，以控制安全验证的严格程度（具体细节未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与传统方法相比，配备该框架的机器人在各种真实世界任务中，对安全标准的遵守程度显著提高。具体性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了其在安全合规性方面的显著优势。该框架通过集成LLM、ERCP和EKG，实现了更安全、更可靠的机器人控制。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种服务机器人场景，例如医疗机器人、家庭服务机器人、仓储物流机器人等。通过提高机器人的安全性，可以促进人机协作，降低事故风险，并提升服务机器人的应用价值。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人系统，例如自动驾驶汽车和工业机器人。
📄 摘要（原文）
Safety limitations in service robotics across various industries have raised significant concerns about the need for robust mechanisms ensuring that robots adhere to safe practices, thereby preventing actions that might harm humans or cause property damage. Despite advances, including the integration of Knowledge Graphs (KGs) with Large Language Models (LLMs), challenges in ensuring consistent safety in autonomous robot actions persist. In this paper, we propose a novel integration of Large Language Models with Embodied Robotic Control Prompts (ERCPs) and Embodied Knowledge Graphs (EKGs) to enhance the safety framework for service robots. ERCPs are designed as predefined instructions that ensure LLMs generate safe and precise responses. These responses are subsequently validated by EKGs, which provide a comprehensive knowledge base ensuring that the actions of the robot are continuously aligned with safety protocols, thereby promoting safer operational practices in varied contexts. Our experimental setup involved diverse real-world tasks, where robots equipped with our framework demonstrated significantly higher compliance with safety standards compared to traditional methods. This integration fosters secure human-robot interactions and positions our methodology at the forefront of AI-driven safety innovations in service robotics.