PREVENT: Proactive Risk Evaluation and Vigilant Execution of Tasks for Mobile Robotic Chemists using Multi-Modal Behavior Trees
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：基于多模态行为树的移动机器人化学家任务风险主动评估与执行
🎯 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 多模态感知 行为树 风险评估 任务执行
📋 核心要点
- 现有移动机器人化学家缺乏工作流程感知能力，容易因小异常导致任务中断，造成资源浪费和安全风险。
- 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，实现对风险的主动评估和任务的可靠执行。
- 实验表明，PREVENT系统能有效避免误报和漏报，提高部署精度，优于单模态感知方法。
📝 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、资源，并可能使研究人员暴露于有毒物质的风险中。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执行，需要研究人员干预和恢复工作流程，从而抵消了自主操作的优势。为了解决这个问题，我们提出了PREVENT，一个包含导航和操作技能的系统，该系统基于多模态行为树（BT）方法，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，容易受到环境因素和小概率事件的影响，例如样品瓶未盖紧、试剂泄漏等。现有的感知方法虽然可以检测这些异常，但误报率过高，导致机器人频繁停止工作，降低了效率，也增加了人工干预的需求。因此，需要一种更可靠的风险评估和任务执行方法，以提高移动机器人化学家的自主性和安全性。
核心思路：PREVENT系统的核心思路是利用多模态感知融合和行为树控制，实现对任务风险的主动评估和预防。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因素。行为树则提供了一种模块化和可扩展的任务控制框架，可以根据风险评估结果动态调整任务执行策略，从而避免或减轻风险的影响。
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，并利用AI技术进行分析和识别。2) 风险评估模块：基于感知模块的输出，评估当前任务的风险等级。3) 行为树控制模块：根据风险评估结果，动态调整任务执行策略。行为树由一系列节点组成，每个节点代表一个任务或决策。4) 导航和操作模块：负责机器人的导航和操作控制，例如移动到指定位置、抓取物体等。
关键创新：PREVENT系统的关键创新在于以下几个方面：1) 多模态感知融合：通过融合视觉和气体传感器信息，提高了风险评估的准确性和鲁棒性。2) 基于行为树的任务控制：行为树提供了一种灵活和可扩展的任务控制框架，可以根据风险评估结果动态调整任务执行策略。3) 分层感知机制：通过分层感知机制，可以有效地减少误报和漏报，提高系统的可靠性。
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图像进行分析，识别样品瓶、试剂等物体。气体传感器则用于检测空气中的有害气体浓度。风险评估模块使用贝叶斯网络对感知数据进行融合，并计算风险概率。行为树的节点设计考虑了各种可能的风险情况，例如样品瓶未盖紧、试剂泄漏等。每个节点都定义了相应的处理策略，例如停止任务、发出警报等。
🖼️ 关键图片
📊 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相应的单模态技能的平均值，证明了多模态融合的有效性。这些结果表明，PREVENT系统是一种有前景的移动机器人化学家风险评估和任务执行方法。
🎯 应用场景
PREVENT系统可应用于各种需要自主操作的移动机器人化学家场景，例如药物合成、材料发现、环境监测等。该系统能够提高机器人化学家的工作效率和安全性，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类型的移动机器人，例如农业机器人、物流机器人等。
📄 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.