Context-Aware Risk Estimation in Home Environments: A Probabilistic Framework for Service Robots
作者: Sena Ishii, Akash Chikhalikar, Ankit A. Ravankar, Jose Victorio Salazar Luces, Yasuhisa Hirata
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-08-27
备注: 8 pages, Accepted for IEEE RO-MAN 2025 Conference
💡 一句话要点
提出基于语义图的风险评估框架以提升服务机器人安全性
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 风险评估 服务机器人 语义图 上下文感知 人机交互 安全性 室内环境
📋 核心要点
- 现有方法在家庭环境中缺乏有效的风险评估机制，难以实时识别潜在危险。
- 本文提出了一种基于语义图的风险传播算法，通过对象节点及其风险评分实现上下文感知的风险评估。
- 实验结果显示，该方法在风险检测上达到了75%的准确率，尤其在复杂场景中表现出色，提升了人机交互的安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，用于估计日常室内场景中的事故高发区域，旨在提高服务机器人在以人为中心环境中的实时风险意识。随着机器人逐渐融入日常生活，尤其是在家庭中，预测和应对环境危害的能力对确保用户安全、建立信任以及有效的人机交互至关重要。该方法通过语义图传播算法建模对象级风险和上下文。每个对象被表示为一个节点，具有相关的风险评分，风险根据空间接近性和事故关系从高风险对象不对称传播到低风险对象。这使得机器人能够推断潜在的危险，即使这些危险并未明确可见或标记。该方法经过验证，基于人类标注的风险区域数据集，达到了75%的二元风险检测准确率，特别在涉及锋利或不稳定物体的场景中与人类感知高度一致。这些结果强调了上下文感知风险推理在增强机器人场景理解和主动安全行为方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决服务机器人在家庭环境中对潜在危险的实时评估问题。现有方法往往无法有效识别和预测环境中的风险，导致用户安全隐患。
核心思路：论文提出的解决方案是通过语义图传播算法来建模对象级风险和上下文信息。每个对象被视为一个节点，风险评分通过空间关系进行不对称传播，从而使机器人能够推断未显式标记的潜在危险。
技术框架：整体架构包括风险评分的计算、语义图的构建和风险传播三个主要模块。首先，机器人通过传感器获取环境信息，构建语义图；然后，根据对象间的空间关系进行风险传播，最终生成风险评估结果。
关键创新：该研究的主要创新在于引入了语义图传播算法，使得风险评估不仅依赖于显式标记的危险物体，还能通过空间关系推断潜在风险。这一方法与传统的基于规则或模型的方法有本质区别。
关键设计：在技术细节上，风险评分的计算考虑了对象的类型和位置，采用了加权传播机制以反映不同对象间的风险关系。损失函数设计为二元分类损失，以优化风险检测的准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在风险检测任务中达到了75%的准确率，特别是在处理锋利或不稳定物体的场景中，与人类感知高度一致。这一性能显著优于现有的风险评估方法，展示了上下文感知风险推理的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、智能家居系统以及老年人或残疾人辅助设备。通过实时风险评估，机器人能够主动提醒用户潜在危险，提升家庭环境的安全性和用户的信任感。未来，该框架还可扩展至其他人机交互场景，促进更广泛的智能设备安全应用。
📄 摘要（原文）
We present a novel framework for estimating accident-prone regions in everyday indoor scenes, aimed at improving real-time risk awareness in service robots operating in human-centric environments. As robots become integrated into daily life, particularly in homes, the ability to anticipate and respond to environmental hazards is crucial for ensuring user safety, trust, and effective human-robot interaction. Our approach models object-level risk and context through a semantic graph-based propagation algorithm. Each object is represented as a node with an associated risk score, and risk propagates asymmetrically from high-risk to low-risk objects based on spatial proximity and accident relationship. This enables the robot to infer potential hazards even when they are not explicitly visible or labeled. Designed for interpretability and lightweight onboard deployment, our method is validated on a dataset with human-annotated risk regions, achieving a binary risk detection accuracy of 75%. The system demonstrates strong alignment with human perception, particularly in scenes involving sharp or unstable objects. These results underline the potential of context-aware risk reasoning to enhance robotic scene understanding and proactive safety behaviors in shared human-robot spaces. This framework could serve as a foundation for future systems that make context-driven safety decisions, provide real-time alerts, or autonomously assist users in avoiding or mitigating hazards within home environments.