Safe LLM-Controlled Robots with Formal Guarantees via Reachability Analysis
作者: Ahmad Hafez, Alireza Naderi Akhormeh, Amr Hegazy, Amr Alanwar
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-03-05
💡 一句话要点
提出基于可达性分析的安全LLM控制机器人框架，保障自主导航任务安全
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM控制机器人 可达性分析 形式化验证 安全保障 自主导航 数据驱动 机器人安全
📋 核心要点
- LLM在机器人控制中应用广泛，但其概率性和缺乏形式化保证给安全关键应用带来挑战，传统模型验证方法难以应对实际机器人系统的不确定性。
- 该论文提出一种基于数据驱动可达性分析的安全保障框架，通过历史数据构建可达状态集，为LLM控制的机器人提供形式化的安全保证。
- 通过自主导航和任务规划的实验验证，该框架能够有效降低LLM生成命令带来的风险，提升机器人系统的安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对LLM控制机器人的安全保障框架，旨在解决LLM在机器人系统中部署时面临的安全挑战，尤其是在不可预测的环境中。尽管LLM通过零样本学习增强了人机交互和决策能力，但其固有的概率性和缺乏形式化保证，给安全关键应用带来了显著问题。传统基于模型的验证方法依赖于精确的系统模型，这对于实际机器人系统难以获得，并且可能由于建模不准确、未建模的动态或环境不确定性而不可信。为了应对这些挑战，本文引入了一种基于数据驱动可达性分析的安全保障框架，这是一种形式化验证技术，可确保所有可能的系统轨迹保持在安全操作限制内。该框架研究了指示LLM导航机器人到指定目标的问题，并评估其生成低级控制动作的能力，以安全地引导机器人到达目标。通过利用历史数据构建机器人-LLM系统的可达状态集，该方法提供了严格的安全保证，避免了对显式分析模型的依赖。通过自主导航和任务规划的实验案例研究验证了该框架，证明了其在降低与LLM生成命令相关的风险方面的有效性。这项工作推进了形式化方法与基于LLM的机器人技术的集成，为确保下一代自主系统的安全提供了一种原则性和实用性方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM控制机器人在复杂、不确定环境中安全导航的问题。现有方法依赖精确的系统模型，难以适应实际机器人系统，且LLM的概率性输出导致难以进行形式化验证，存在安全隐患。
核心思路：核心思路是利用数据驱动的可达性分析，从历史数据中学习机器人-LLM系统的行为模式，构建可达状态集。通过分析可达状态集，可以验证系统在各种可能的输入和扰动下是否始终保持在安全区域内，从而提供形式化的安全保证，无需依赖精确的系统模型。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集机器人-LLM系统在不同环境和任务下的历史数据，包括LLM的指令、机器人的状态和控制动作。2) 可达集构建：利用收集到的数据，采用可达性分析算法构建机器人-LLM系统的可达状态集。3) 安全验证：验证可达状态集是否始终位于安全区域内。如果存在不安全状态，则需要调整LLM的指令或机器人的控制策略。4) 实时监控：在机器人运行过程中，实时监控其状态，并与可达状态集进行比较，及时发现潜在的安全风险。
关键创新：关键创新在于将数据驱动的可达性分析方法应用于LLM控制的机器人系统，从而在不依赖精确系统模型的情况下，为LLM的决策提供形式化的安全保证。这与传统的基于模型的验证方法形成鲜明对比，更适用于复杂、不确定的实际环境。
关键设计：论文中关键设计包括：1) 如何选择合适的可达性分析算法，以保证计算效率和精度。2) 如何定义安全区域，以满足实际应用的需求。3) 如何将可达性分析的结果反馈给LLM，以指导其生成更安全的指令。4) 如何处理高维状态空间带来的计算复杂性，例如采用降维技术或近似算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过自主导航和任务规划的实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够显著降低LLM生成不安全指令的概率，并提高机器人安全完成任务的成功率。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了该方法在实际应用中的价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要安全保障的LLM控制机器人系统，例如自动驾驶、工业机器人、医疗机器人和家庭服务机器人。通过形式化验证，可以提高这些系统在复杂环境中的可靠性和安全性，降低事故发生的风险，从而加速LLM在机器人领域的应用。
📄 摘要（原文）
The deployment of Large Language Models (LLMs) in robotic systems presents unique safety challenges, particularly in unpredictable environments. Although LLMs, leveraging zero-shot learning, enhance human-robot interaction and decision-making capabilities, their inherent probabilistic nature and lack of formal guarantees raise significant concerns for safety-critical applications. Traditional model-based verification approaches often rely on precise system models, which are difficult to obtain for real-world robotic systems and may not be fully trusted due to modeling inaccuracies, unmodeled dynamics, or environmental uncertainties. To address these challenges, this paper introduces a safety assurance framework for LLM-controlled robots based on data-driven reachability analysis, a formal verification technique that ensures all possible system trajectories remain within safe operational limits. Our framework specifically investigates the problem of instructing an LLM to navigate the robot to a specified goal and assesses its ability to generate low-level control actions that successfully guide the robot safely toward that goal. By leveraging historical data to construct reachable sets of states for the robot-LLM system, our approach provides rigorous safety guarantees against unsafe behaviors without relying on explicit analytical models. We validate the framework through experimental case studies in autonomous navigation and task planning, demonstrating its effectiveness in mitigating risks associated with LLM-generated commands. This work advances the integration of formal methods into LLM-based robotics, offering a principled and practical approach to ensuring safety in next-generation autonomous systems.