Towards Safe Robot Foundation Models Using Inductive Biases
作者: Maximilian Tölle, Theo Gruner, Daniel Palenicek, Tim Schneider, Jonas Günster, Joe Watson, Davide Tateo, Puze Liu, Jan Peters
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-15
备注: 14 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出ATACOM以解决机器人基础模型的安全性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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 基础模型 几何归纳偏置 安全层 动态任务
📋 核心要点
- 现有机器人基础模型在安全性方面存在明显不足，缺乏形式化的安全保证。
- 本文提出ATACOM，通过结合几何归纳偏置，确保安全状态转移并简化安全行为的学习过程。
- 实验结果显示，该方法在经典操作和动态任务中均能有效避免碰撞，并生成符合约束的轨迹。
📝 摘要（中文）
安全性是机器人系统在实际部署中的关键要求。目前的机器人基础模型在多种任务中展现出良好的泛化能力，但未能有效解决安全性问题。现有方法依赖于从大量演示中学习安全行为，然而缺乏形式化的安全保证，并且在没有明确安全约束的情况下，可能需要大量额外演示才能接近期望的受限行为。为了解决这些问题，本文提出了ATACOM，一个安全层，结合几何归纳偏置，确保安全状态转移并强制执行动作约束。实验表明，该方法在经典操作任务和动态任务中均表现出色，能够避免与无关物体的碰撞，并生成符合复杂任务和关节空间约束的快速轨迹。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有机器人基础模型在安全性方面的不足，特别是缺乏形式化安全保证和对安全约束的明确知识，导致需要大量额外演示以学习安全行为的问题。
核心思路：论文提出ATACOM，一个安全层，通过几何归纳偏置与基础政策结合，确保安全状态转移，避免了对大量安全行为演示的依赖。
技术框架：整体架构包括基础政策模块和ATACOM安全层，基础政策负责生成动作，ATACOM则在其后确保状态转移的安全性。
关键创新：ATACOM的设计使得机器人能够在没有大量安全演示的情况下，依然能够保证安全性，这与现有方法依赖大量数据的本质区别显著。
关键设计：在ATACOM中，关键参数包括动作约束的定义和几何归纳偏置的实现，确保在执行过程中遵循安全规则，同时不需要特定的安全微调。
📊 实验亮点
实验结果表明，ATACOM在经典操作任务中有效避免了与无关物体的碰撞，并在动态任务中生成了符合复杂约束的快速轨迹。与基线方法相比，安全性和效率均有显著提升，具体性能数据未提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自主移动系统等，能够显著提升这些系统在复杂环境中的安全性和可靠性。未来，ATACOM的设计理念可能会被广泛应用于其他需要安全保障的智能系统中。
📄 摘要（原文）
Safety is a critical requirement for the real-world deployment of robotic systems. Unfortunately, while current robot foundation models show promising generalization capabilities across a wide variety of tasks, they fail to address safety, an important aspect for ensuring long-term operation. Current robot foundation models assume that safe behavior should emerge by learning from a sufficiently large dataset of demonstrations. However, this approach has two clear major drawbacks. Firstly, there are no formal safety guarantees for a behavior cloning policy trained using supervised learning. Secondly, without explicit knowledge of any safety constraints, the policy may require an unreasonable number of additional demonstrations to even approximate the desired constrained behavior. To solve these key issues, we show how we can instead combine robot foundation models with geometric inductive biases using ATACOM, a safety layer placed after the foundation policy that ensures safe state transitions by enforcing action constraints. With this approach, we can ensure formal safety guarantees for generalist policies without providing extensive demonstrations of safe behavior, and without requiring any specific fine-tuning for safety. Our experiments show that our approach can be beneficial both for classical manipulation tasks, where we avoid unwanted collisions with irrelevant objects, and for dynamic tasks, such as the robot air hockey environment, where we can generate fast trajectories respecting complex tasks and joint space constraints.