SafeManip: A Property-Driven Benchmark for Temporal Safety Evaluation in Robotic Manipulation
作者: Chengyue Huang, Khang Vo Huynh, Sebastian Elbaum, Zsolt Kira, Lu Feng
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-12
💡 一句话要点
提出SafeManip以解决机器人操作中的时间安全评估问题
🎯 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: 机器人操作 时间安全性 安全评估 有限时间逻辑 任务成功率 智能家居 自动化生产
📋 核心要点
- 现有的机器人操作评估方法主要关注任务成功率，忽视了时间安全性，导致潜在的安全隐患。
- SafeManip通过定义基于LTLf的安全模板，提供了一种新的评估框架，能够明确评估机器人操作中的时间安全属性。
- 在对50个RoboCasa365家庭任务的评估中，结果显示即使是强模型也常常表现出不安全的行为，任务成功率与安全执行之间的关系并不可靠。
📝 摘要（中文）
机器人操作通常通过任务成功率进行评估，但成功完成并不保证安全执行。许多安全失败是时间性的，例如机器人可能在污染后触摸干净表面或在物体未完全放入封闭空间前释放物体。我们提出SafeManip，一个基于属性的基准，明确评估机器人操作中的时间安全属性，超越了以往主要关注任务完成或状态约束违反的评估方法。SafeManip使用有限时间逻辑（LTLf）定义可重用的安全模板，涵盖八个操作安全类别，提供了一种可重复的评估层，用于诊断时间安全失败并衡量安全成功。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人操作中时间安全性评估不足的问题。现有方法主要关注任务成功率，未能有效识别和评估时间性安全失败，导致机器人在执行任务时可能出现安全隐患。
核心思路：论文提出SafeManip基准，通过定义基于有限时间逻辑（LTLf）的安全模板，明确评估机器人操作中的时间安全属性。这种设计使得安全评估不仅限于任务完成情况，还能深入分析操作过程中的潜在安全风险。
技术框架：SafeManip的整体架构包括安全模板的定义、观察到的执行轨迹映射到符号谓词轨迹，以及使用LTLf监控器进行评估。该框架涵盖了八个操作安全类别，确保全面评估。
关键创新：SafeManip的主要创新在于其基于属性的评估方法，能够将安全性与任务成功率分开评估。这种方法与现有的主要关注任务完成的评估方式本质上不同，提供了更为细致的安全性分析。
关键设计：在设计中，SafeManip定义了可重用的安全模板，能够根据任务特定的对象、固定装置、区域或技能进行实例化。这种灵活性使得相同的安全规范可以在不同任务和环境中推广应用。实验中使用了六种视觉-语言-动作策略进行评估，确保了方法的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对50个RoboCasa365家庭任务的评估中，SafeManip显示出即使是表现强劲的模型也常常存在不安全行为。实验结果表明，任务成功率的提升并不一定意味着安全执行，许多成功的执行轨迹仍然存在安全隐患，尤其是在更复杂的任务中，暴露出更多的安全违规情况。
🎯 应用场景
SafeManip的研究成果在机器人操作、自动化生产线和智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提供一种系统化的安全评估方法，可以有效提高机器人在复杂环境中的安全性，降低潜在的安全风险，推动智能机器人技术的进一步发展与应用。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation is typically evaluated by task success, but successful completion does not guarantee safe execution. Many safety failures are temporal: a robot may touch a clean surface after contamination or release an object before it is fully inside an enclosure. We introduce SafeManip, a property-driven benchmark to explicitly evaluate temporal safety properties in robotic manipulation, moving beyond prior evaluations that largely focus on task completion or per-state constraint violations. SafeManip defines reusable safety templates over finite executions using Linear Temporal Logic over finite traces (LTLf). It maps observed rollouts to symbolic predicate traces and evaluates them with LTLf-based monitors. Its property suite covers eight manipulation safety categories: collision and contact safety, grasp stability, release stability, cross-contamination, action onset, mechanism recovery, object containment, and enclosure access. Templates can be instantiated with task-specific objects, fixtures, regions, or skills, allowing the same safety specifications to generalize across tasks and environments. We evaluate SafeManip on six vision-language-action policies, including $π_0$, $π_{0.5}$, GR00T, and their training variants, across 50 RoboCasa365 household tasks. Results show that even strong models often behave unsafely. Task-success gains do not reliably translate into safer execution: many successful rollouts remain unsafe, while longer-horizon or more complex tasks expose more violations. SafeManip provides a reusable evaluation layer for diagnosing temporal safety failures and measuring safe success beyond task completion.