Safety Certification in the Latent space using Control Barrier Functions and World Models
作者: Mehul Anand, Shishir Kolathaya
分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-07-18
备注: 6 pages, 6 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2409.12616
💡 一句话要点
提出一种基于世界模型和控制屏障函数的潜在空间安全认证方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全控制 世界模型 控制屏障函数 半监督学习 视觉Transformer
📋 核心要点
- 现有视觉安全控制方法依赖大量安全数据标注，成本高昂且难以扩展到真实场景。
- 该论文提出在世界模型的潜在空间中学习控制屏障证书，实现数据高效的半监督安全控制。
- 该方法结合神经屏障函数和安全控制器，利用视觉Transformer进行潜在动力学建模，提升预测能力。
📝 摘要（中文）
从视觉数据中合成安全控制器通常需要对安全关键数据进行大量的监督标注，这在现实环境中往往是不切实际的。世界模型的最新进展使得在潜在空间中进行可靠的预测成为可能，为可扩展和数据高效的安全控制开辟了新的途径。本文介绍了一种半监督框架，该框架利用在世界模型的潜在空间中学习到的控制屏障证书（CBC）来合成安全的视觉运动策略。我们的方法在利用现代视觉Transformer进行潜在动力学建模的预测能力的同时，使用有限的标记数据联合学习神经屏障函数和安全控制器。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉数据驱动的安全控制问题，尤其是在缺乏大量标注数据的情况下。现有方法通常需要对安全关键数据进行详尽的监督标注，这在实际应用中往往不可行，限制了安全控制策略的泛化能力和可扩展性。
核心思路：论文的核心思路是在世界模型的潜在空间中学习控制屏障函数（Control Barrier Function, CBF）。通过在低维潜在空间中进行安全认证，可以降低计算复杂度，并利用世界模型的预测能力来提高安全性。此外，采用半监督学习的方式，减少对大量标注数据的依赖。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 世界模型：使用视觉Transformer学习环境的潜在动力学模型，用于预测状态的演化。2) 控制屏障函数学习：在潜在空间中学习神经控制屏障函数，用于定义安全区域。3) 安全控制器设计：基于学习到的控制屏障函数，设计安全控制器，确保系统状态保持在安全区域内。4) 半监督学习：利用少量标注数据和大量未标注数据，联合训练世界模型、控制屏障函数和安全控制器。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将控制屏障函数应用于世界模型的潜在空间，实现了数据高效的安全控制。与直接在原始视觉空间中学习安全策略相比，该方法降低了计算复杂度，并提高了泛化能力。此外，半监督学习框架减少了对大量标注数据的依赖，使其更适用于实际应用场景。
关键设计：关键设计包括：1) 视觉Transformer网络结构的选择和训练，以保证世界模型能够准确预测潜在状态的演化。2) 控制屏障函数的网络结构设计和损失函数设计，以保证其能够准确定义安全区域。3) 安全控制器的设计，通常采用二次规划（Quadratic Programming, QP）方法，以保证控制器的安全性和最优性。4) 半监督学习策略，例如一致性正则化或伪标签方法，以利用未标注数据提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种半监督框架，利用世界模型的潜在空间学习控制屏障证书，实现了数据高效的安全控制。实验结果（具体数值未知）表明，该方法在少量标注数据下，能够合成安全的视觉运动策略，并具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机控制等领域，尤其是在安全要求高的场景下。通过利用少量标注数据和世界模型的预测能力，可以实现数据高效且安全的控制策略，降低开发成本，提高系统的可靠性。
📄 摘要（原文）
Synthesising safe controllers from visual data typically requires extensive supervised labelling of safety-critical data, which is often impractical in real-world settings. Recent advances in world models enable reliable prediction in latent spaces, opening new avenues for scalable and data-efficient safe control. In this work, we introduce a semi-supervised framework that leverages control barrier certificates (CBCs) learned in the latent space of a world model to synthesise safe visuomotor policies. Our approach jointly learns a neural barrier function and a safe controller using limited labelled data, while exploiting the predictive power of modern vision transformers for latent dynamics modelling.