Safety filtering of robotic manipulation under environment uncertainty: a computational approach

📄 arXiv: 2509.12674v1 📥 PDF

作者: Anna Johansson, Daniel Lindmark, Viktor Wiberg, Martin Servin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出基于物理仿真的机器人操作安全过滤方案，应对环境不确定性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 安全过滤 环境不确定性 物理仿真 稀疏重评估

📋 核心要点

  1. 现有机器人安全过滤方法通常假设完全可观测性，难以应对真实世界环境的不确定性。
  2. 该论文提出一种基于物理仿真的安全过滤方案，利用高保真仿真评估不确定性下的控制策略。
  3. 实验表明，该方法能有效识别和过滤不安全轨迹，为不确定性下的安全机器人操作提供可扩展策略。

📝 摘要（中文）

在动态和非结构化环境中进行机器人操作需要安全机制，这些机制能够利用关于世界的已知信息和不确定性信息。现有的安全过滤器通常假设完全可观测性，限制了它们在实际任务中的适用性。我们提出了一种基于物理的安全过滤方案，该方案利用高保真仿真来评估世界参数不确定性下的控制策略。该方法结合了使用标称参数的密集轨迹推演和在关键状态转换处的可并行稀疏重评估，这些关键状态转换通过稳定抓取和执行器限制的广义安全系数来量化，并通过探测动作实现有针对性的不确定性降低。我们在一个模拟的双臂操作任务中演示了该方法，该任务具有不确定的物体质量和摩擦力，结果表明可以有效地识别和过滤不安全轨迹。我们的结果强调了基于物理的稀疏安全评估是应对不确定性下安全机器人操作的可扩展策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在环境参数存在不确定性的情况下，如何保证机器人操作的安全性问题。现有安全过滤方法通常依赖于完全可观测的环境信息，这在实际应用中难以满足，导致安全性能下降。因此，如何在不完全了解环境信息的情况下，有效地识别和避免潜在的危险轨迹是本研究的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用高保真物理仿真来评估控制策略在不确定环境下的安全性。通过仿真，可以模拟各种可能的环境参数，并评估控制策略在这些参数下的表现。此外，论文还提出了稀疏重评估策略，只在关键状态转换处进行安全评估，从而提高计算效率。

技术框架：该安全过滤方案主要包含以下几个模块：1) 密集轨迹推演：使用标称环境参数进行控制策略的密集轨迹推演，生成一系列可能的轨迹。2) 关键状态转换识别：通过广义安全系数（例如，稳定抓取和执行器限制）来量化状态转换的安全性，并识别出关键的状态转换点。3) 稀疏重评估：在关键状态转换点附近，对环境参数进行采样，并使用这些参数进行并行化的稀疏重评估，以评估轨迹的安全性。4) 探测动作：通过执行特定的探测动作，降低环境参数的不确定性，从而提高安全评估的准确性。

关键创新：该论文的关键创新在于将高保真物理仿真与稀疏重评估策略相结合，从而在环境不确定性下实现了高效且可靠的安全过滤。与传统的安全过滤方法相比，该方法不需要完全可观测的环境信息，并且能够通过稀疏重评估来降低计算复杂度。此外，探测动作的引入进一步提高了安全评估的准确性。

关键设计：论文中使用了广义安全系数来量化状态转换的安全性，例如，稳定抓取安全系数和执行器限制安全系数。这些安全系数可以根据具体的任务进行定义。此外，论文还使用了并行化的稀疏重评估策略，通过在多个处理器上同时评估不同的环境参数，从而提高了计算效率。探测动作的设计需要根据具体的任务和环境进行调整，以最大程度地降低环境参数的不确定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地识别和过滤不安全轨迹，即使在物体质量和摩擦力存在不确定性的情况下，也能保证机器人的安全操作。通过与基线方法进行比较，该方法在安全性和计算效率方面都表现出优越性。具体来说，该方法能够在保证安全性的前提下，显著降低计算时间，从而实现实时的安全过滤。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在不确定环境下进行机器人操作的场景，例如：仓储物流、灾难救援、医疗手术等。通过该安全过滤方案，可以提高机器人在这些复杂环境中的安全性和可靠性，降低事故发生的风险。此外，该方法还可以用于机器人控制策略的优化和验证，从而提高机器人的整体性能。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation in dynamic and unstructured environments requires safety mechanisms that exploit what is known and what is uncertain about the world. Existing safety filters often assume full observability, limiting their applicability in real-world tasks. We propose a physics-based safety filtering scheme that leverages high-fidelity simulation to assess control policies under uncertainty in world parameters. The method combines dense rollout with nominal parameters and parallelizable sparse re-evaluation at critical state-transitions, quantified through generalized factors of safety for stable grasping and actuator limits, and targeted uncertainty reduction through probing actions. We demonstrate the approach in a simulated bimanual manipulation task with uncertain object mass and friction, showing that unsafe trajectories can be identified and filtered efficiently. Our results highlight physics-based sparse safety evaluation as a scalable strategy for safe robotic manipulation under uncertainty.