CT-SAFR: Safe and Interpretable Chain-of-Thought Reasoning for Autonomous Robots: A Multi-Layered Verification Framework for Trustworthy AI-Driven Robotic Decision Making

📄 arXiv: 2609.09692v1 📥 PDF

作者: Cagri Temel

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-09-09

备注: 7 pages, 4 figures. Accepted version. Published in 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), pp. 598-603

期刊: 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), pp. 598-603, May 2026

DOI: 10.1109/CAI68641.2026.11536646

💡 一句话要点

提出CT-SAFR框架以解决自主机器人推理安全性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 链式思维 自主机器人 推理安全性 幻觉检测 可信AI 多层验证 决策透明性

📋 核心要点

  1. 现有的推理模型在复杂任务中表现不佳，真实决策过程的表达率低，导致信任度不足。
  2. CT-SAFR框架通过多层验证机制提高了推理的安全性和可信度，确保机器人决策过程的透明性。
  3. 实验结果显示，CT-SAFR显著减少了不安全推理输出，并在幻觉检测上取得了高达94.2%的准确率。

📝 摘要（中文）

链式思维（CoT）提示使大型语言模型（LLMs）能够进行明确的逐步推理，为复杂的自主机器人提供了机会。然而，研究表明推理模型仅在25-39%的情况下真实表达其决策过程，且在复杂任务中信度下降44%。本文提出CT-SAFR（链式思维安全性与可信性框架），通过多层验证框架实现了94.2%的幻觉检测率（n = 500，95% CI: 91.8-95.9%），且延迟低于500毫秒。通过仓库机器人案例研究，展示了不安全推理输出减少87%（p < 0.001），并为负责任地部署具推理能力的自主机器人提供了建议。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主机器人在推理过程中存在的安全性和可信度问题。现有方法在复杂任务中推理的真实表达率低，导致决策不可靠。

核心思路：CT-SAFR框架通过多层次的验证机制，确保机器人在推理时能够准确表达其决策过程，从而提升安全性和可信度。

技术框架：CT-SAFR框架包括数据收集、推理过程监控、幻觉检测和反馈调整四个主要模块。数据收集用于获取推理过程中的信息，监控模块实时跟踪推理状态，幻觉检测模块负责识别不真实的推理输出，反馈调整则用于优化推理策略。

关键创新：CT-SAFR的主要创新在于其多层验证机制，能够在推理过程中实时检测和纠正不安全的决策输出，这与传统方法的单一验证方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，CT-SAFR采用了高效的幻觉检测算法，确保在500毫秒内完成检测，并通过精确的参数设置和损失函数优化推理模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CT-SAFR框架在实验中实现了94.2%的幻觉检测率，且在不安全推理输出方面减少了87%。这些结果显著优于现有方法，表明该框架在提升自主机器人推理安全性方面的有效性。

🎯 应用场景

CT-SAFR框架的潜在应用领域包括仓储物流、自动驾驶和服务机器人等场景。通过提升推理的安全性和可信度，该框架能够促进自主机器人在复杂环境中的可靠部署，进而推动智能制造和智能服务的发展。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) prompting enables LLMs to perform explicit, step-by-step reasoning, creating opportunities for sophisticated autonomous robots. However, recent research reveals that reasoning models verbalize their actual decision processes only 25-39% of the time, with faithfulness degrading 44% on complex tasks. This paper presents CT-SAFR (Chain-of-Thought Safety and Faithfulness for Robotics), a multi-layered verification framework achieving 94.2% hallucination detection (n = 500, 95% CI: 91.8-95.9%) with sub-500ms latency. Through a warehouse robot case study, this work demonstrates 87% reduction in unsafe reasoning outputs (p < 0.001) and provides recommendations for responsible deployment of reasoning-capable autonomous robots.