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
利用归纳偏置，为机器人基础模型构建安全层，保障安全状态转移
🎯 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 归纳偏置 安全层 动作约束
📋 核心要点
- 现有机器人基础模型缺乏安全保证，依赖大量演示数据学习安全行为，效率低且无形式化保证。
- 提出ATACOM安全层，结合几何归纳偏置，在基础策略后强制执行动作约束，确保安全状态转移。
- 实验表明，该方法在经典操作和动态任务中均有效，无需大量安全演示或微调即可保证安全。
📝 摘要（中文）
安全性是机器人系统在现实世界部署的关键要求。虽然目前的机器人基础模型在各种任务中显示出良好的泛化能力，但它们未能解决安全性问题，而这对于确保长期运行至关重要。现有模型假设安全行为可以通过从足够大的演示数据集中学习而涌现。然而，这种方法有两个明显的缺点。首先，使用监督学习训练的行为克隆策略没有正式的安全保证。其次，在没有明确的安全约束知识的情况下，该策略可能需要大量的额外演示才能近似期望的约束行为。为了解决这些关键问题，我们展示了如何使用ATACOM将机器人基础模型与几何归纳偏置相结合，ATACOM是一个放置在基础策略之后的安全层，通过强制执行动作约束来确保安全的状态转移。通过这种方法，我们可以为通用策略确保形式上的安全保证，而无需提供大量的安全行为演示，也无需针对安全性进行任何特定的微调。我们的实验表明，我们的方法对于经典操作任务（避免与不相关物体发生不必要的碰撞）和动态任务（如机器人气垫球环境，可以生成尊重复杂任务和关节空间约束的快速轨迹）都很有益处。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人基础模型在实际部署中面临安全问题，它们依赖于从大量演示数据中学习安全行为，但这种方法缺乏形式化的安全保证，并且需要大量的额外数据才能近似期望的安全约束行为。现有的行为克隆策略无法保证在复杂环境下的安全性，容易导致碰撞或其他危险情况。
核心思路：论文的核心思路是将机器人基础模型与几何归纳偏置相结合，通过在基础策略之后添加一个安全层（ATACOM）来强制执行动作约束，从而确保安全的状态转移。这种方法无需大量的安全行为演示，也无需针对安全性进行特定的微调，即可为通用策略提供形式化的安全保证。
技术框架：整体框架包括一个机器人基础模型（作为策略网络）和一个ATACOM安全层。基础模型负责生成动作，ATACOM安全层接收基础模型生成的动作，并根据几何约束进行调整，以确保动作的安全性。ATACOM安全层通过优化一个约束优化问题来实现，该优化问题旨在最小化原始动作与调整后动作之间的差异，同时满足安全约束。
关键创新：最重要的技术创新点在于将几何归纳偏置引入到机器人基础模型中，通过ATACOM安全层显式地建模和执行安全约束。与传统的依赖数据驱动的方法不同，该方法能够提供形式化的安全保证，并且减少了对大量安全演示数据的需求。此外，该方法不需要对基础模型进行任何微调，即可实现安全行为。
关键设计：ATACOM安全层的关键设计在于其约束优化问题的形式。该优化问题旨在最小化原始动作与调整后动作之间的差异，同时满足一系列安全约束，例如避免碰撞、保持关节空间约束等。安全约束通常通过几何方法进行建模，例如使用距离函数或碰撞检测算法。优化问题可以使用各种优化算法进行求解，例如二次规划或序列二次规划。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在经典操作任务（如避免与不相关物体碰撞）和动态任务（如机器人气垫球）中均表现出色。在机器人气垫球环境中，该方法能够生成快速且满足复杂任务和关节空间约束的轨迹，而无需大量的安全演示或微调。这表明该方法具有良好的泛化能力和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可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、自动驾驶等。通过在机器人系统中加入ATACOM安全层，可以有效避免碰撞、违反约束等安全问题，提高机器人的可靠性和安全性，从而加速机器人在现实世界中的部署和应用。
📄 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.