A Comprehensive Survey on Physical Risk Control in the Era of Foundation Model-enabled Robotics
作者: Takeshi Kojima, Yaonan Zhu, Yusuke Iwasawa, Toshinori Kitamura, Gang Yan, Shu Morikuni, Ryosuke Takanami, Alfredo Solano, Tatsuya Matsushima, Akiko Murakami, Yutaka Matsuo
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-05-30)
备注: Accepted to IJCAI 2025 Survey Track
💡 一句话要点
综述：具身智能大模型机器人物理风险控制方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 大模型机器人 物理风险控制 人机协作 安全控制
📋 核心要点
- 现有机器人技术在处理复杂和动态的物理交互任务时存在局限性，难以保证安全。
- 该综述系统性地分析了具身智能大模型机器人在不同生命周期阶段的物理风险控制方法。
- 研究指出事故前风险缓解策略、人机物理交互和模型自身问题是未来研究的重要方向。
📝 摘要（中文）
近年来，基于具身智能大模型的机器人（FMRs）展现出显著提升的通用技能，使得自动化水平超越了传统机器人。它们处理多样化任务的能力为替代人工劳动创造了新的机会。然而，与通用大模型不同，FMRs与物理世界交互，其行为直接影响人类和周围物体的安全，因此需要谨慎的部署和控制。基于此，本综述全面总结了机器人控制方法，旨在减轻FMRs的物理风险，涵盖了从部署前到事故后的整个生命周期。具体而言，我们将时间线划分为三个阶段：（1）部署前阶段，（2）事故前阶段，以及（3）事故后阶段。通过本次调研，我们发现，在（i）事故前风险缓解策略，（ii）假设与人类进行物理交互的研究，以及（iii）大模型本身的基本问题等方面，仍有很大的研究空间。我们希望本次综述能够成为一个里程碑，为FMRs的物理风险及其控制提供高分辨率的分析，从而有助于实现良好的人机关系。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能大模型机器人（FMRs）在实际部署和应用中存在的物理风险控制问题。现有方法主要集中在传统机器人控制，难以应对FMRs的复杂性和不确定性，尤其是在人机协作场景下，安全问题尤为突出。此外，大模型本身的安全性和可靠性也需要进一步研究。
核心思路：论文的核心思路是将FMRs的生命周期划分为三个阶段：部署前、事故前和事故后，并针对每个阶段分析和总结相应的风险控制方法。通过这种分阶段的方法，可以更全面地识别和解决FMRs在不同阶段可能出现的物理风险。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行系统性的整理和分析。其框架主要包括： 1. 部署前阶段：关注机器人的设计、验证和测试，以确保其在实际部署前的安全性。 2. 事故前阶段：侧重于风险预测、预防和缓解，例如通过安全控制算法、行为规划和人机交互策略来降低事故发生的概率。 3. 事故后阶段：研究事故响应、诊断和恢复，例如通过故障检测、紧急停止和安全恢复机制来减轻事故造成的损失。
关键创新：该综述的创新之处在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了FMRs的整个生命周期，还深入分析了各个阶段的风险控制方法，并指出了未来研究的重点方向。此外，该综述强调了人机协作场景下的安全问题，以及大模型本身的安全性和可靠性，这些都是当前研究的热点和难点。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节。但文章强调了在各个阶段需要考虑的关键因素，例如在部署前阶段需要进行充分的仿真和测试，在事故前阶段需要设计鲁棒的控制算法和安全的人机交互界面，在事故后阶段需要建立完善的事故响应机制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述的主要亮点在于其对FMRs物理风险控制的全面分析和系统总结。它不仅涵盖了FMRs的整个生命周期，还指出了当前研究的不足和未来研究的重点方向，例如事故前风险缓解策略、人机物理交互和模型自身问题。这些发现为未来的研究提供了重要的参考和指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的机器人应用场景，例如智能制造、医疗康复、家庭服务等。通过提升FMRs的安全性，可以促进其在这些领域的广泛应用，提高生产效率和服务质量，并改善人机交互体验。未来的研究可以进一步探索基于大模型的风险预测和控制方法，以及更加安全和可靠的人机协作策略。
📄 摘要（原文）
Recent Foundation Model-enabled robotics (FMRs) display greatly improved general-purpose skills, enabling more adaptable automation than conventional robotics. Their ability to handle diverse tasks thus creates new opportunities to replace human labor. However, unlike general foundation models, FMRs interact with the physical world, where their actions directly affect the safety of humans and surrounding objects, requiring careful deployment and control. Based on this proposition, our survey comprehensively summarizes robot control approaches to mitigate physical risks by covering all the lifespan of FMRs ranging from pre-deployment to post-accident stage. Specifically, we broadly divide the timeline into the following three phases: (1) pre-deployment phase, (2) pre-incident phase, and (3) post-incident phase. Throughout this survey, we find that there is much room to study (i) pre-incident risk mitigation strategies, (ii) research that assumes physical interaction with humans, and (iii) essential issues of foundation models themselves. We hope that this survey will be a milestone in providing a high-resolution analysis of the physical risks of FMRs and their control, contributing to the realization of a good human-robot relationship.