SafeEmbodAI: a Safety Framework for Mobile Robots in Embodied AI Systems

📄 arXiv: 2409.01630v1 📥 PDF

作者: Wenxiao Zhang, Xiangrui Kong, Thomas Braunl, Jin B. Hong

分类: cs.RO, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2024-09-03

💡 一句话要点

SafeEmbodAI：面向具身AI移动机器人的安全框架，提升复杂环境下的抗攻击能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身AI 移动机器人 安全框架 大型语言模型 恶意攻击防御 安全验证 状态管理

📋 核心要点

  1. 现有具身AI系统在复杂环境中易受恶意指令攻击，导致机器人行为异常，如绕路或碰撞。
  2. SafeEmbodAI框架通过安全提示、状态管理和安全验证，增强LLM推理安全性，保障机器人行为符合预期。
  3. 实验表明，SafeEmbodAI能有效防御恶意指令，在复杂环境中性能提升显著，抗攻击能力大幅增强。

📝 摘要（中文）

本文提出SafeEmbodAI，一个用于集成移动机器人的具身AI系统安全框架。该框架利用大型语言模型（LLMs）增强机器人对复杂语言命令的理解和执行能力，从而提升具身AI的性能。SafeEmbodAI通过结合安全提示、状态管理和安全验证机制，保障LLMs在处理多模态数据时的推理过程，并验证其响应的安全性。论文设计了一种评估任务导向探索的指标，并在模拟环境中验证了该框架能有效缓解恶意命令的威胁，提升在各种环境设置下的性能，从而确保具身AI系统的安全性。在包含混合障碍物的复杂环境中，该方法在攻击场景下的性能比基线提高了267%，突显了其在挑战性条件下的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身AI系统中移动机器人在复杂环境中，尤其是在受到恶意指令攻击时，出现的安全问题。现有方法难以有效防止机器人执行不安全或非预期的行为，例如偏离目标、发生碰撞等，这限制了具身AI在实际场景中的应用。

核心思路：SafeEmbodAI的核心思路是通过一个多层次的安全保障体系，确保LLM在理解和执行指令时的安全性。该体系包括安全提示（Secure Prompting）、状态管理（State Management）和安全验证（Safety Validation）三个关键组成部分，共同作用以防止恶意指令的执行。

技术框架：SafeEmbodAI框架包含以下主要模块：1) 安全提示模块，用于构建安全的LLM输入，防止指令注入攻击；2) 状态管理模块，跟踪机器人的状态和环境信息，为LLM提供上下文；3) 安全验证模块，验证LLM生成的响应是否安全，例如是否会导致碰撞或违反安全规则。整个流程是：用户指令经过安全提示模块处理后输入LLM，LLM结合状态管理模块提供的上下文生成响应，最后安全验证模块对响应进行验证，只有通过验证的响应才会被执行。

关键创新：SafeEmbodAI的关键创新在于其综合性的安全保障体系，它不仅关注LLM的输入安全，还关注LLM的输出安全，并通过状态管理提供必要的上下文信息。这种多层次的安全保障机制能够有效应对各种类型的恶意攻击，并提高机器人在复杂环境中的安全性。

关键设计：安全提示模块采用白名单机制，只允许LLM执行预定义的指令类型。状态管理模块使用卡尔曼滤波器融合多种传感器数据，提供准确的机器人状态估计。安全验证模块使用碰撞检测算法和规则引擎，判断LLM的响应是否安全。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SafeEmbodAI框架在模拟环境中能够有效缓解恶意命令的威胁，显著提升机器人在复杂环境下的安全性。在包含混合障碍物的复杂环境中，SafeEmbodAI在攻击场景下的性能比基线提高了267%，充分证明了其在挑战性条件下的鲁棒性。此外，该框架还提高了任务导向探索的效率，表明其在保证安全性的同时，也能够提升机器人的工作效率。

🎯 应用场景

SafeEmbodAI框架可应用于各种需要移动机器人在复杂环境中安全可靠运行的场景，例如：智能仓储、自动驾驶、家庭服务机器人、安防巡逻等。该框架能够有效提升机器人在这些场景下的安全性和鲁棒性，降低因恶意攻击或环境干扰导致的安全风险，促进具身AI技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Embodied AI systems, including AI-powered robots that autonomously interact with the physical world, stand to be significantly advanced by Large Language Models (LLMs), which enable robots to better understand complex language commands and perform advanced tasks with enhanced comprehension and adaptability, highlighting their potential to improve embodied AI capabilities. However, this advancement also introduces safety challenges, particularly in robotic navigation tasks. Improper safety management can lead to failures in complex environments and make the system vulnerable to malicious command injections, resulting in unsafe behaviours such as detours or collisions. To address these issues, we propose \textit{SafeEmbodAI}, a safety framework for integrating mobile robots into embodied AI systems. \textit{SafeEmbodAI} incorporates secure prompting, state management, and safety validation mechanisms to secure and assist LLMs in reasoning through multi-modal data and validating responses. We designed a metric to evaluate mission-oriented exploration, and evaluations in simulated environments demonstrate that our framework effectively mitigates threats from malicious commands and improves performance in various environment settings, ensuring the safety of embodied AI systems. Notably, In complex environments with mixed obstacles, our method demonstrates a significant performance increase of 267\% compared to the baseline in attack scenarios, highlighting its robustness in challenging conditions.