Embodied Hazard Mitigation using Vision-Language Models for Autonomous Mobile Robots

📄 arXiv: 2509.06768v1 📥 PDF

作者: Oluwadamilola Sotomi, Devika Kodi, Kiruthiga Chandra Shekar, Aliasghar Arab

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-08

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型的自主移动机器人危险缓解系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自主机器人 视觉-语言模型 异常检测 危险缓解 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有自主机器人在动态环境中缺乏有效识别和应对异常情况的能力，限制了其安全性和运行连续性。
  2. 该论文提出一种集成了视觉-语言模型和大型语言模型的多模态系统，用于自主检测、报告和缓解危险情况。
  3. 实验结果表明，该系统在异常检测方面达到了 91.2% 的预测准确率，并具有较低的延迟，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态异常检测和缓解系统，该系统集成了视觉-语言模型和大型语言模型，用于实时识别和报告危险情况和冲突。该系统使机器人能够通过主动检测机制和自动缓解措施来感知、解释、报告，并在可能的情况下响应城市和环境异常。本文的一个关键贡献是将危险和冲突状态集成到机器人的决策框架中，其中每种异常类型都可以触发特定的缓解策略。用户研究（n = 30）表明，该系统在异常检测方面的有效性为 91.2% 的预测准确率，并且使用边缘人工智能架构实现了相对较低的延迟响应时间。

🔬 方法详解

问题定义：自主移动机器人在动态环境中运行时，需要能够识别并报告异常情况，例如潜在的危险或冲突。现有的方法可能无法有效地将视觉信息和语言信息结合起来，从而导致对环境理解的不足，以及无法及时采取适当的缓解措施。因此，如何让机器人能够像人类一样感知、理解并响应环境中的异常情况是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是将视觉-语言模型和大型语言模型相结合，构建一个多模态的异常检测和缓解系统。通过视觉-语言模型，机器人可以理解图像中的语义信息，并通过大型语言模型，机器人可以生成自然语言报告，并根据异常类型触发相应的缓解策略。这种结合使得机器人能够更全面地理解环境，并做出更智能的决策。

技术框架：该系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：用于从摄像头获取图像数据。2) 视觉-语言模型：用于分析图像并提取语义信息。3) 大型语言模型：用于生成报告和制定缓解策略。4) 决策模块：根据异常类型触发相应的缓解措施。5) 运动控制模块：执行缓解措施，例如避开障碍物或发出警告。

关键创新：该论文的关键创新在于将危险和冲突状态集成到机器人的决策框架中。这意味着系统不仅能够检测到异常情况，还能根据异常的类型采取不同的应对措施。这种方法使得机器人能够更智能地适应不同的环境，并提高其安全性和可靠性。

关键设计：论文中提到使用了边缘人工智能架构，这表明模型可能经过了优化，以便在资源受限的机器人平台上运行。具体使用的视觉-语言模型和大型语言模型的选择以及训练方法未知。缓解策略的设计也依赖于具体的应用场景和机器人能力，具体细节未知。

📊 实验亮点

用户研究表明，该系统在异常检测方面达到了 91.2% 的预测准确率。此外，该系统还实现了相对较低的延迟响应时间，这得益于边缘人工智能架构的应用。这些结果表明，该系统在实际应用中具有很高的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主移动机器人的场景，例如智能巡检、安防监控、物流配送和灾害救援。通过提高机器人对环境异常的感知和响应能力，可以显著提升其工作效率和安全性，降低事故发生的风险，并为未来的智能城市建设提供技术支持。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots operating in dynamic environments should identify and report anomalies. Embodying proactive mitigation improves safety and operational continuity. This paper presents a multimodal anomaly detection and mitigation system that integrates vision-language models and large language models to identify and report hazardous situations and conflicts in real-time. The proposed system enables robots to perceive, interpret, report, and if possible respond to urban and environmental anomalies through proactive detection mechanisms and automated mitigation actions. A key contribution in this paper is the integration of Hazardous and Conflict states into the robot's decision-making framework, where each anomaly type can trigger specific mitigation strategies. User studies (n = 30) demonstrated the effectiveness of the system in anomaly detection with 91.2% prediction accuracy and relatively low latency response times using edge-ai architecture.