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

提出一种基于视觉-语言模型的自主移动机器人灾害缓解系统

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

关键词: 自主移动机器人 视觉-语言模型 异常检测 灾害缓解 多模态融合 边缘计算 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 自主机器人在动态环境中运行需要识别和报告异常情况，现有方法在主动缓解方面存在不足。
  2. 该论文提出了一种集成了视觉-语言模型和大型语言模型的多模态异常检测与缓解系统，实现主动响应。
  3. 用户研究表明，该系统在异常检测中取得了91.2%的预测准确率，并具有较低的延迟响应时间。

📝 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、报告并尽可能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有效，预测准确率达到 91.2%，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：自主移动机器人在复杂动态环境中运行时，需要具备识别并应对潜在危险和冲突的能力。现有方法通常侧重于被动响应，缺乏主动检测和缓解机制，导致安全性和运行效率降低。该论文旨在解决如何使机器人能够主动感知、理解并响应城市和环境中的异常情况，从而提高安全性和可靠性。

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-语言模型感知环境，识别潜在的危险和冲突，并利用大型语言模型理解这些异常情况的语义信息，从而制定相应的缓解策略。这种主动式的异常处理方式能够显著提高机器人的安全性和适应性。

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：利用视觉模型（例如，目标检测、语义分割）从摄像头图像中提取环境信息。2) 语言理解模块：使用语言模型（例如，BERT、GPT）处理视觉感知模块提取的信息，并理解场景中的语义关系。3) 异常检测模块：基于视觉和语言信息，判断当前环境是否存在异常情况（例如，行人闯入、道路拥堵）。4) 缓解策略生成模块：根据检测到的异常类型，利用大型语言模型生成相应的缓解策略（例如，减速、避让、报警）。5) 行动执行模块：将生成的缓解策略转化为机器人的具体行动指令。

关键创新：该论文的关键创新在于将危险和冲突状态显式地集成到机器人的决策框架中。每种异常类型都与特定的缓解策略相关联，从而使机器人能够根据不同的情况采取不同的行动。此外，该系统还采用了边缘人工智能架构，能够在本地进行实时处理，降低了延迟，提高了响应速度。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 多模态融合：采用视觉和语言信息融合的方法，提高异常检测的准确性。2) 异常类型定义：定义了多种常见的城市和环境异常类型，并为每种类型设计了相应的缓解策略。3) 边缘计算部署：将计算任务部署到边缘设备上，降低了延迟，提高了响应速度。4) 用户反馈机制：通过用户研究收集反馈，不断优化系统的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户研究（n=30）表明，该系统在异常检测方面取得了91.2%的预测准确率。此外，该系统采用了边缘人工智能架构，实现了相对较低的延迟响应时间，使其能够实时地对环境中的异常情况做出反应。这些实验结果表明，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

该研究成果可广泛应用于自主移动机器人领域，例如：无人配送、自动驾驶、安防巡逻、灾害救援等。通过主动检测和缓解环境中的异常情况，可以显著提高机器人的安全性和可靠性，使其能够在更加复杂的环境中安全高效地运行。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如：智能监控、工业自动化等。

📄 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.