Learning to Nudge: A Scalable Barrier Function Framework for Safe Robot Interaction in Dense Clutter

📄 arXiv: 2601.02686v1 📥 PDF

作者: Haixin Jin, Nikhil Uday Shinde, Soofiyan Atar, Hongzhan Yu, Dylan Hirsch, Sicun Gao, Michael C. Yip, Sylvia Herbert

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出Dense Contact Barrier Functions，实现密集杂乱环境中安全可扩展的机器人交互

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人安全 障碍函数 密集环境 安全控制 可组合性 对象中心 强化学习

📋 核心要点

  1. 传统机器人安全框架将接触视为不安全，限制了其在密集环境中的应用，且基于模型的方法计算复杂度高。
  2. 论文提出Dense Contact Barrier Functions (DCBF)，通过学习对象中心函数隐式捕获安全约束，避免显式建模多对象动力学。
  3. 实验表明，DCBF能够实现无碰撞导航和安全交互，且无需针对新任务进行重新训练，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在日常环境中运行的机器人必须在密集的杂乱空间中导航和操作，与周围物体的物理接触是不可避免的。传统的安全框架将接触视为不安全，限制机器人进行避碰，并限制了它们在密集的日常环境中发挥作用的能力。随着物体数量的增长，用于安全操作的基于模型的方法在计算上变得难以处理；同时，学习的方法通常将安全性与手头的任务联系起来，使得它们难以在不重新训练的情况下转移到新任务。在这项工作中，我们引入了密集接触障碍函数（DCBF）。我们的方法通过学习一个可组合的、以对象为中心的函数来隐式地捕获由物理交互产生的安全约束，从而绕过了显式建模多对象动力学的计算复杂性。离线训练与少量对象的交互后，学习到的DCBF在运行时可以跨任意对象集进行组合，产生一个单一的全局安全过滤器，该过滤器可以线性扩展并在任务之间转移而无需重新训练。我们通过在密集杂乱环境中的模拟实验验证了我们的方法，证明了它能够在合适的设置中实现无碰撞导航和安全、富接触的交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人安全框架在密集杂乱环境中面临挑战。传统方法将任何接触都视为不安全，导致机器人无法有效利用环境进行操作。基于模型的方法在物体数量增加时计算复杂度呈指数级增长，难以实时应用。而基于学习的方法通常与特定任务绑定，缺乏泛化能力，需要针对新任务进行重新训练。

核心思路：论文的核心思路是学习一个可组合的、以对象为中心的障碍函数，称为Dense Contact Barrier Functions (DCBF)。DCBF能够隐式地捕获由物理交互产生的安全约束，避免了显式建模复杂的多对象动力学。通过离线学习少量对象的交互，DCBF可以在运行时组合成全局安全过滤器，实现安全控制。

技术框架：该方法包含离线训练和在线应用两个阶段。离线训练阶段，机器人与少量对象进行交互，收集数据并训练DCBF。在线应用阶段，DCBF根据当前环境中的对象信息，组合成全局安全过滤器，用于调整机器人的控制指令，保证安全。整体流程包括：1) 感知环境中的对象信息；2) 使用训练好的DCBF计算每个对象对应的安全约束；3) 将所有安全约束组合成全局安全过滤器；4) 使用安全过滤器调整机器人的控制指令。

关键创新：最重要的技术创新点在于DCBF的学习和组合方式。DCBF通过学习对象中心函数，避免了显式建模多对象动力学，显著降低了计算复杂度。同时，DCBF具有可组合性，可以在运行时根据环境中的对象信息动态地生成全局安全过滤器，无需重新训练。这与现有方法的本质区别在于，DCBF将安全约束的学习与特定任务解耦，实现了安全控制的泛化。

关键设计：DCBF的具体形式未知，摘要中没有明确说明其参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但可以推测，DCBF可能采用神经网络作为函数逼近器，损失函数可能包含安全约束项，以保证机器人在交互过程中不发生碰撞。网络结构可能采用对象中心的设计，以便于组合和泛化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过模拟实验验证了DCBF的有效性。实验结果表明，DCBF能够使机器人在密集杂乱环境中实现无碰撞导航和安全交互。与传统的避碰方法相比，DCBF能够更好地利用环境，提高机器人的操作效率。此外，DCBF还具有良好的泛化能力，可以在不同的任务和环境中应用，无需重新训练。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在密集杂乱环境中进行操作的机器人系统，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、医疗辅助机器人等。通过DCBF，机器人可以在复杂环境中安全地导航、抓取和操作物体，提高其工作效率和适应性。此外，该方法还可以应用于人机协作场景，保证机器人在与人交互时的安全性。

📄 摘要（原文）

Robots operating in everyday environments must navigate and manipulate within densely cluttered spaces, where physical contact with surrounding objects is unavoidable. Traditional safety frameworks treat contact as unsafe, restricting robots to collision avoidance and limiting their ability to function in dense, everyday settings. As the number of objects grows, model-based approaches for safe manipulation become computationally intractable; meanwhile, learned methods typically tie safety to the task at hand, making them hard to transfer to new tasks without retraining. In this work we introduce Dense Contact Barrier Functions(DCBF). Our approach bypasses the computational complexity of explicitly modeling multi-object dynamics by instead learning a composable, object-centric function that implicitly captures the safety constraints arising from physical interactions. Trained offline on interactions with a few objects, the learned DCBFcomposes across arbitrary object sets at runtime, producing a single global safety filter that scales linearly and transfers across tasks without retraining. We validate our approach through simulated experiments in dense clutter, demonstrating its ability to enable collision-free navigation and safe, contact-rich interaction in suitable settings.