SafePlan: Leveraging Formal Logic and Chain-of-Thought Reasoning for Enhanced Safety in LLM-based Robotic Task Planning

📄 arXiv: 2503.06892v1 📥 PDF

作者: Ike Obi, Vishnunandan L. N. Venkatesh, Weizheng Wang, Ruiqi Wang, Dayoon Suh, Temitope I. Amosa, Wonse Jo, Byung-Cheol Min

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-10

💡 一句话要点

SafePlan：结合形式逻辑与思维链推理，提升LLM机器人任务规划安全性

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

关键词: 机器人安全 大型语言模型 任务规划 形式逻辑 思维链推理 安全验证 机器人系统

📋 核心要点

  1. 基于LLM的机器人系统在任务规划中面临安全风险，恶意或不安全的自然语言提示可能导致意外行为。
  2. SafePlan框架结合形式逻辑和思维链推理，对LLM的输出进行多层次安全验证，包括提示、计划和分配。
  3. 实验表明，SafePlan能显著降低有害任务的接受率，同时保持对安全任务的正常处理能力，提升系统安全性。

📝 摘要（中文）

本文提出SafePlan，一个多组件框架，它结合了形式逻辑和思维链推理器，旨在增强基于大型语言模型（LLM）的机器人系统的安全性。SafePlan通过Prompt Sanity COT Reasoner以及Invariant、Precondition和Postcondition COT Reasoners等组件，对LLM生成的自然语言任务提示、任务计划和任务分配输出进行安全性检查，从而提升系统安全性。实验结果表明，SafePlan在保证安全任务合理接受的同时，能将有害任务提示的接受率降低90.5%，优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：当前基于LLM的机器人任务规划系统容易受到恶意或不安全自然语言提示的影响，导致机器人执行不安全或有害的任务。现有的方法缺乏有效的安全验证机制，无法充分审查、改进或拒绝LLM生成的任务计划、团队组建和任务分配结果，从而威胁系统完整性。

核心思路：SafePlan的核心思路是利用形式逻辑和思维链（Chain-of-Thought, COT）推理器，对LLM生成的任务相关输出进行多层次的安全验证。通过形式逻辑定义安全规则，并利用COT推理器模拟人类的推理过程，从而更准确地识别和排除不安全因素。

技术框架：SafePlan框架包含以下主要组件：1) Prompt Sanity COT Reasoner：用于检查自然语言任务提示的安全性，判断提示是否包含恶意或不安全的内容。2) Invariant COT Reasoner：用于验证任务计划是否满足预定义的不变性约束，例如资源限制或物理定律。3) Precondition COT Reasoner：用于验证任务计划的先决条件是否满足，例如机器人是否具备执行任务的能力。4) Postcondition COT Reasoner：用于验证任务计划的后置条件是否符合预期，例如任务完成后环境的状态。这些组件协同工作，对LLM的输出进行全面安全评估。

关键创新：SafePlan的关键创新在于将形式逻辑与思维链推理相结合，构建了一个多层次的安全验证框架。与传统的基于规则的安全验证方法相比，SafePlan的COT推理器能够模拟人类的推理过程，更灵活地处理复杂的安全问题。与直接使用LLM进行安全验证的方法相比，SafePlan的形式逻辑约束能够提供更强的安全保障。

关键设计：SafePlan的关键设计包括：1) COT推理器的提示工程，需要设计合适的提示语，引导LLM进行正确的推理。2) 形式逻辑规则的定义，需要根据具体的机器人任务和环境，定义合适的安全约束。3) 各个组件之间的协同机制，需要确保各个组件能够有效地协同工作，共同完成安全验证任务。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SafePlan在实验中表现出色，与基线模型相比，能够显著降低有害任务提示的接受率，降幅高达90.5%。同时，SafePlan还能保持对安全任务的合理接受，避免过度限制机器人的功能。这些结果表明，SafePlan是一种有效的LLM机器人系统安全增强方法。

🎯 应用场景

SafePlan可应用于各种基于LLM的机器人系统，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗辅助机器人。通过提高机器人系统的安全性，SafePlan能够降低意外事故的风险，提升用户信任度，并促进LLM在机器人领域的更广泛应用。未来，SafePlan可以扩展到更复杂的机器人任务和环境，并与其他安全技术相结合，构建更强大的机器人安全保障体系。

📄 摘要（原文）

Robotics researchers increasingly leverage large language models (LLM) in robotics systems, using them as interfaces to receive task commands, generate task plans, form team coalitions, and allocate tasks among multi-robot and human agents. However, despite their benefits, the growing adoption of LLM in robotics has raised several safety concerns, particularly regarding executing malicious or unsafe natural language prompts. In addition, ensuring that task plans, team formation, and task allocation outputs from LLMs are adequately examined, refined, or rejected is crucial for maintaining system integrity. In this paper, we introduce SafePlan, a multi-component framework that combines formal logic and chain-of-thought reasoners for enhancing the safety of LLM-based robotics systems. Using the components of SafePlan, including Prompt Sanity COT Reasoner and Invariant, Precondition, and Postcondition COT reasoners, we examined the safety of natural language task prompts, task plans, and task allocation outputs generated by LLM-based robotic systems as means of investigating and enhancing system safety profile. Our results show that SafePlan outperforms baseline models by leading to 90.5% reduction in harmful task prompt acceptance while still maintaining reasonable acceptance of safe tasks.