Risk-Guided Diffusion: Toward Deploying Robot Foundation Models in Space, Where Failure Is Not An Option
作者: Rohan Thakker, Adarsh Patnaik, Vince Kurtz, Jonas Frey, Jonathan Becktor, Sangwoo Moon, Rob Royce, Marcel Kaufmann, Georgios Georgakis, Pascal Roth, Joel Burdick, Marco Hutter, Shehryar Khattak
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-06-21
期刊: Robotics Science and Systems 2025 Workshop
💡 一句话要点
提出风险引导扩散框架，提升机器人基础模型在空间探索中的安全导航能力
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人导航 扩散模型 风险评估 空间探索 安全控制
📋 核心要点
- 现有生成式AI方法虽然能学习语义感知的导航策略，但缺乏足够的安全性保障，难以应对空间探索任务。
- 本文提出风险引导扩散框架，融合学习型“系统1”和物理模型“系统2”，在训练和推理时共享计算，兼顾适应性和安全性。
- 在火星模拟环境中实验表明，该方法在不增加训练的情况下，显著降低了导航失败率，并保持了原有的目标达成性能。
📝 摘要（中文）
为了满足未来机器人空间探索任务对极端、未知地形中安全可靠导航的需求，本文提出了一种风险引导扩散框架。该框架受到人类认知科学的启发，融合了一个快速、学习型的“系统1”和一个慢速、基于物理的“系统2”，在训练和推理阶段共享计算，从而将适应性与形式安全性相结合。在NASA JPL的火星模拟设施Mars Yard进行的硬件实验表明，该方法在不进行额外训练的情况下，通过利用推理时计算，将故障率降低了高达4倍，同时达到了基于学习的机器人模型的目标达成性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人基础模型在空间探索等高风险场景下的安全导航问题。现有基于学习的导航方法，虽然具有良好的适应性，但缺乏形式化的安全保证，难以应对复杂和未知的环境，容易发生导航失败。
核心思路：论文借鉴人类认知科学中的双系统理论，将导航任务分解为快速但可能出错的“系统1”和慢速但可靠的“系统2”。“系统1”负责快速生成导航策略，而“系统2”负责评估策略的风险并进行修正，从而在保证导航效率的同时提高安全性。
技术框架：该框架包含两个主要模块：一个基于扩散模型的学习型导航策略生成器（“系统1”），以及一个基于物理模型的风险评估和修正模块（“系统2”）。在训练阶段，“系统1”学习从大量数据中生成导航策略，同时“系统2”提供风险反馈，引导“系统1”生成更安全的策略。在推理阶段，“系统1”快速生成导航策略，“系统2”评估其风险，如果风险过高，则对策略进行修正，直到满足安全要求。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型与风险评估相结合，构建了一个风险引导的导航框架。通过在训练和推理阶段共享计算，实现了学习型导航策略的快速适应性和物理模型提供的形式安全保证的有效融合。这种方法能够在不增加额外训练的情况下，显著提高机器人在高风险环境中的导航安全性。
关键设计：论文中，扩散模型被用于学习导航策略的分布，风险评估模块基于物理模型计算导航策略的碰撞概率等风险指标。一个关键的设计是风险引导的损失函数，它惩罚高风险的导航策略，从而引导扩散模型学习更安全的策略。此外，推理阶段的策略修正算法也至关重要，它需要在保证导航效率的同时，尽可能降低策略的风险。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在NASA JPL的Mars Yard进行的实验表明，该方法在不进行额外训练的情况下，将导航失败率降低了高达4倍，同时保持了与纯学习方法相当的目标达成性能。这表明该方法能够在利用推理时计算资源的同时，显著提高机器人在复杂环境中的导航安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种高风险环境下的机器人导航任务，例如：空间探索、深海探测、灾难救援等。通过提高机器人在未知环境中的安全性和可靠性，可以扩展机器人的应用范围，使其能够执行更加复杂和危险的任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Safe, reliable navigation in extreme, unfamiliar terrain is required for future robotic space exploration missions. Recent generative-AI methods learn semantically aware navigation policies from large, cross-embodiment datasets, but offer limited safety guarantees. Inspired by human cognitive science, we propose a risk-guided diffusion framework that fuses a fast, learned "System-1" with a slow, physics-based "System-2", sharing computation at both training and inference to couple adaptability with formal safety. Hardware experiments conducted at the NASA JPL's Mars-analog facility, Mars Yard, show that our approach reduces failure rates by up to $4\times$ while matching the goal-reaching performance of learning-based robotic models by leveraging inference-time compute without any additional training.