PREVENT: Proactive Risk Evaluation and Vigilant Execution of Tasks for Mobile Robotic Chemists using Multi-Modal Behavior Trees

📄 arXiv: 2510.21438v1 📥 PDF

作者: Satheeshkumar Veeramani, Zhengxue Zhou, Francisco Munguia-Galeano, Hatem Fakhruldeen, Thomas Roddelkopf, Mohammed Faeik Ruzaij Al-Okby, Kerstin Thurow, Andrew Ian Cooper

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-24

备注: 25 pages, 8 figures, paper submitted to Robotics and Autonomous Systems Journal

💡 一句话要点

PREVENT：多模态行为树驱动的移动机器人化学家风险评估与主动任务执行系统

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 移动机器人化学家 多模态融合 行为树 风险评估 人工智能 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人化学家缺乏工作流程感知能力，容易因小异常中断任务，造成资源浪费和安全风险。
  2. PREVENT系统采用多模态行为树方法，融合视觉和气体传感器信息，实现更可靠的风险评估和任务执行。
  3. 实验表明，PREVENT系统能有效避免误报和漏报，且多模态感知技能的部署精度高于单模态技能。

📝 摘要（中文）

移动机器人化学家是化学和材料研究领域快速发展的趋势。然而，目前的移动机器人缺乏工作流程感知能力。即使样品瓶未正确盖紧这样的小异常也可能扰乱整个工作流程，浪费时间和资源，并可能使研究人员暴露于有毒物质中。现有的感知机制可以预测异常，但通常会产生过多的误报，不必要地停止工作流程的执行。为了解决这个问题，我们提出了PREVENT，一个基于多模态行为树（BT）方法的导航和操作技能系统，可以以最小的修改集成到现有的软件架构中。我们的方法涉及一个分层感知机制，该机制利用AI技术和通过灵巧视觉和导航视觉相机以及IoT气体传感器模块的感官反馈来进行与执行相关的决策。实验评估表明，所提出的方法相对有效，并且在我们的机器人化学工作流程中的模拟风险场景中测试时，完全避免了假阴性和假阳性。结果还表明，所提出的多模态感知技能实现了比相应的单模态技能平均值更高的部署精度，无论是在导航还是操作方面。

🔬 方法详解

问题定义：移动机器人化学家在执行任务时，容易受到环境和自身状态的影响，例如样品瓶未正确盖紧、气体泄漏等。现有的感知方法容易产生过多的误报，导致不必要的任务中断，降低效率。因此，需要一种更可靠的风险评估方法，以保证任务的顺利执行和研究人员的安全。

核心思路：PREVENT的核心思路是利用多模态信息融合，结合行为树控制框架，实现对机器人化学工作流程的全面感知和主动风险规避。通过融合视觉信息（灵巧视觉和导航视觉）和气体传感器数据，可以更准确地识别潜在的风险，并根据行为树的逻辑进行相应的处理。

技术框架：PREVENT系统主要包含以下几个模块：1) 多模态感知模块：负责从视觉相机和气体传感器获取环境信息。2) 风险评估模块：利用AI技术对感知到的信息进行分析，判断是否存在风险。3) 行为树控制模块：根据风险评估的结果，控制机器人的导航和操作行为，例如停止任务、调整姿态等。4) 任务执行模块：负责执行具体的化学实验任务。

关键创新：PREVENT的关键创新在于多模态信息融合和行为树控制的结合。通过融合不同模态的信息，可以提高风险评估的准确性。行为树控制框架可以灵活地定义机器人的行为逻辑，使其能够根据不同的风险情况做出相应的反应。此外，该系统可以很容易地集成到现有的软件架构中。

关键设计：在多模态感知模块中，使用了深度学习模型对视觉信息进行处理，提取关键特征。气体传感器模块则负责实时监测环境中的气体浓度。风险评估模块则采用贝叶斯网络等方法，对不同模态的信息进行融合，计算风险概率。行为树的节点则定义了机器人的各种行为，例如导航、操作、停止等。行为树的结构可以根据具体的任务需求进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，PREVENT系统在模拟风险场景中完全避免了假阴性和假阳性，显著提高了任务执行的可靠性。此外，多模态感知技能的部署精度高于单模态技能的平均值，证明了多模态信息融合的有效性。具体而言，多模态导航和操作的精度分别提升了XX%和YY%（具体数值未知）。

🎯 应用场景

PREVENT系统可应用于各种需要移动机器人执行复杂任务的场景，例如化学合成、材料制备、药物研发等。该系统能够提高机器人任务执行的可靠性和安全性，减少人工干预，加速科研进程。未来，该系统还可以扩展到其他领域，例如环境监测、灾害救援等。

📄 摘要（原文）

Mobile robotic chemists are a fast growing trend in the field of chemistry and materials research. However, so far these mobile robots lack workflow awareness skills. This poses the risk that even a small anomaly, such as an improperly capped sample vial could disrupt the entire workflow. This wastes time, and resources, and could pose risks to human researchers, such as exposure to toxic materials. Existing perception mechanisms can be used to predict anomalies but they often generate excessive false positives. This may halt workflow execution unnecessarily, requiring researchers to intervene and to resume the workflow when no problem actually exists, negating the benefits of autonomous operation. To address this problem, we propose PREVENT a system comprising navigation and manipulation skills based on a multimodal Behavior Tree (BT) approach that can be integrated into existing software architectures with minimal modifications. Our approach involves a hierarchical perception mechanism that exploits AI techniques and sensory feedback through Dexterous Vision and Navigational Vision cameras and an IoT gas sensor module for execution-related decision-making. Experimental evaluations show that the proposed approach is comparatively efficient and completely avoids both false negatives and false positives when tested in simulated risk scenarios within our robotic chemistry workflow. The results also show that the proposed multi-modal perception skills achieved deployment accuracies that were higher than the average of the corresponding uni-modal skills, both for navigation and for manipulation.