Towards Safe Robot Foundation Models
作者: Maximilian Tölle, Theo Gruner, Daniel Palenicek, Jonas Günster, Puze Liu, Joe Watson, Davide Tateo, Jan Peters
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-10
💡 一句话要点
提出基于ATACOM的安全层，提升机器人通用策略在现实场景中的安全性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人安全 通用策略 安全强化学习 ATACOM 动作空间约束
📋 核心要点
- 现有机器人通用策略研究侧重于泛化能力，忽略了真实场景部署所需的安全性。
- 论文提出一种安全层，利用ATACOM算法约束通用策略的动作空间，确保状态转换安全。
- 实验表明，该安全层能有效防止气垫球机器人与环境碰撞，提升了安全性。
📝 摘要（中文）
机器人通用模型有潜力部署在各种环境中，从工业应用到家务任务。目前的研究主要集中在策略在各种任务中的泛化能力，但忽略了安全性，这是在真实世界系统中部署的关键要求。本文介绍了一种安全层，旨在适当约束任何通用策略的动作空间。我们的方法使用ATACOM，一种安全强化学习算法，它创建一个安全的动作空间，从而确保安全的状态转换。通过将ATACOM扩展到通用策略，我们的方法有助于它们在安全关键场景中的部署，而无需任何特定的安全微调。我们通过一个气垫球环境证明了这种安全层的有效性，在该环境中，它可以防止击球代理与周围环境发生碰撞，这是通用策略中观察到的失败。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人通用策略在真实场景部署时，缺乏足够的安全性保障。即使策略在训练环境中表现良好，也可能在实际操作中发生碰撞或其他安全问题，限制了其应用范围。因此，如何为通用策略增加安全约束，使其能够在安全关键场景中可靠运行，是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用安全强化学习算法ATACOM，为通用策略创建一个安全的动作空间。通过限制策略的输出动作，确保机器人只能执行不会导致危险状态转换的动作，从而保证整体系统的安全性。这种方法无需对通用策略进行额外的安全微调，即可直接应用。
技术框架：该方法的核心是构建一个安全层，该安全层位于通用策略的输出端。通用策略首先输出一个动作，然后安全层使用ATACOM算法对该动作进行约束，生成一个安全的动作。这个安全的动作最终被发送给机器人执行。ATACOM算法通过学习一个安全动作空间，确保机器人的状态始终保持在安全区域内。
关键创新：该方法的主要创新在于将安全强化学习算法ATACOM应用于通用策略，从而在不影响策略泛化能力的前提下，显著提升了其安全性。与传统的安全强化学习方法相比，该方法不需要针对特定任务进行安全微调，具有更好的通用性和可扩展性。
关键设计：ATACOM算法的关键在于学习一个安全动作空间。这通常通过定义一个安全约束函数来实现，该函数用于评估当前状态下执行某个动作的安全性。算法的目标是找到一个动作，既能最大化奖励，又能满足安全约束。具体的参数设置和损失函数取决于具体的应用场景和安全约束的定义。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该安全层能够有效防止气垫球机器人与环境发生碰撞，显著提升了机器人的安全性。在通用策略容易发生碰撞的情况下，该安全层能够成功避免所有碰撞，证明了其在安全关键场景中的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但实验结果清晰地展示了该方法的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要安全保障的机器人应用场景，例如工业机器人、服务机器人、医疗机器人等。通过为这些机器人配备安全层，可以有效防止它们在复杂环境中发生碰撞或其他意外事故，提高工作效率和安全性。此外，该方法还可以应用于自动驾驶领域，提升自动驾驶系统的安全性。
📄 摘要（原文）
Robot foundation models hold the potential for deployment across diverse environments, from industrial applications to household tasks. While current research focuses primarily on the policies' generalization capabilities across a variety of tasks, it fails to address safety, a critical requirement for deployment on real-world systems. In this paper, we introduce a safety layer designed to constrain the action space of any generalist policy appropriately. Our approach uses ATACOM, a safe reinforcement learning algorithm that creates a safe action space and, therefore, ensures safe state transitions. By extending ATACOM to generalist policies, our method facilitates their deployment in safety-critical scenarios without requiring any specific safety fine-tuning. We demonstrate the effectiveness of this safety layer in an air hockey environment, where it prevents a puck-hitting agent from colliding with its surroundings, a failure observed in generalist policies.