Learning Safe-Stoppability Monitors for Humanoid Robots
作者: Yifan Sun, Yiyuan Pan, Shangtao Li, Caiwu Ding, Tao Cui, Lingyun Wang, Changliu Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-24
备注: 8 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出PRISM框架，学习人形机器人安全可停止性监测器
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 安全停止 重要性采样 数据驱动 仿真到真实
📋 核心要点
- 人形机器人应急停止需要预定义的后备控制器，但从哪些状态可以安全执行停止是关键问题。
- PRISM框架通过重要性采样迭代细化决策边界，学习状态级可停止性的神经预测器，实现高效探索。
- 实验表明，该方法能有效进行安全监测，并支持人形机器人故障安全行为的认证，并成功进行了sim2real迁移。
📝 摘要（中文）
针对人形机器人应急停止（E-stop）机制中突然断电可能导致灾难性故障的问题，本文将人形机器人的紧急停止形式化为策略相关的安全可停止性问题，并使用数据驱动方法来表征安全可停止包络。提出了PRISM（Proactive Refinement of Importance-sampled Stoppability Monitor）框架，这是一个仿真驱动的框架，用于学习状态级可停止性的神经预测器。PRISM通过重要性采样迭代地细化决策边界，从而能够有针对性地探索罕见但对安全至关重要的状态。这种有针对性的探索显著提高了数据效率，同时减少了固定仿真预算下的错误安全预测。通过在真实人形机器人平台上部署预训练的监测器，进一步展示了从仿真到真实的迁移。结果表明，将安全性建模为策略相关的可停止性，能够实现主动安全监测，并支持人形机器人故障安全行为的可扩展认证。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人的传统应急停止机制（E-stop）直接切断电源，但对于人形机器人而言，这可能导致灾难性的摔倒和损坏。因此，需要一种更智能的停止策略，即在紧急情况下执行预定义的后备控制器，以保持平衡并引导机器人进入风险最小的状态。核心问题在于确定哪些状态是“安全可停止”的，即从这些状态出发，机器人可以安全地执行后备控制器并避免危险。现有方法要么依赖于人工设计的安全区域，要么需要大量的真实世界数据，成本高昂且难以泛化。
核心思路：本文的核心思路是将安全可停止性建模为一个策略相关的概念。这意味着一个状态是否安全可停止，取决于当前机器人所执行的策略（例如，步态控制策略）以及后备控制器的性能。通过学习一个预测器来估计给定状态的安全可停止性，可以实现主动的安全监测，并在机器人即将进入危险状态时触发紧急停止。这种方法允许在仿真环境中进行大量的训练和验证，从而降低了真实世界实验的风险和成本。
技术框架：PRISM框架包含以下几个主要模块：1) 仿真环境：用于生成机器人状态和执行后备控制器。2) 可停止性预测器：一个神经网络，输入是机器人的状态，输出是该状态的安全可停止性概率。3) 重要性采样模块：用于选择更有可能违反安全约束的状态进行仿真，从而提高数据效率。4) 迭代细化模块：根据仿真结果更新可停止性预测器，并调整重要性采样策略。整个流程是迭代进行的，每一轮迭代都会生成新的数据，并改进可停止性预测器的性能。
关键创新：PRISM的关键创新在于使用重要性采样来主动探索安全边界。传统方法通常采用随机采样或均匀采样，这会导致大量的数据集中在安全区域，而对安全边界附近的罕见状态探索不足。PRISM通过重要性采样，优先选择那些预测为“不安全”或“不确定”的状态进行仿真，从而更有效地学习安全边界。这种主动探索策略显著提高了数据效率，并减少了错误安全预测的风险。
关键设计：可停止性预测器通常是一个多层感知机（MLP），输入是机器人的状态向量（包括关节角度、速度、姿态等），输出是一个介于0和1之间的概率值，表示该状态的安全可停止性。损失函数通常采用二元交叉熵损失，用于衡量预测概率与真实标签（安全或不安全）之间的差异。重要性采样策略的设计需要仔细考虑探索和利用之间的平衡。一种常用的方法是使用高斯混合模型来拟合不安全状态的分布，并从该分布中采样新的状态进行仿真。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PRISM框架能够显著提高数据效率，并在固定仿真预算下减少错误安全预测。在仿真环境中，PRISM能够以更少的样本学习到更准确的安全可停止性预测器。此外，通过在真实人形机器人平台上部署预训练的监测器，验证了该方法从仿真到真实的迁移能力。实验结果表明，该方法能够有效地监测机器人的状态，并在即将进入危险状态时触发安全停止。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人形机器人应用场景，例如工业巡检、家庭服务、医疗辅助等。通过主动监测机器人的状态并及时触发安全停止，可以有效降低机器人发生事故的风险，提高人机协作的安全性。此外，该方法还可以用于评估和验证人形机器人的控制算法，确保其在各种复杂环境下的安全可靠运行。
📄 摘要（原文）
Emergency stop (E-stop) mechanisms are the de facto standard for robot safety. However, for humanoid robots, abruptly cutting power can itself cause catastrophic failures; instead, an emergency stop must execute a predefined fallback controller that preserves balance and drives the robot toward a minimum-risk condition. This raises a critical question: from which states can a humanoid robot safely execute such a stop? In this work, we formalize emergency stopping for humanoids as a policy-dependent safe-stoppability problem and use data-driven approaches to characterize the safe-stoppable envelope. We introduce PRISM (Proactive Refinement of Importance-sampled Stoppability Monitor), a simulation-driven framework that learns a neural predictor for state-level stoppability. PRISM iteratively refines the decision boundary using importance sampling, enabling targeted exploration of rare but safety-critical states. This targeted exploration significantly improves data efficiency while reducing false-safe predictions under a fixed simulation budget. We further demonstrate sim-to-real transfer by deploying the pretrained monitor on a real humanoid platform. Results show that modeling safety as policy-dependent stoppability enables proactive safety monitoring and supports scalable certification of fail-safe behaviors for humanoid robots.