Predictive Semantic Safety: From Visual Physical Reasoning to Safety-Critical Control

📄 arXiv: 2609.34356v1 📥 PDF

作者: Taekyung Kim, Salem Fradi, Yanning Dai, Mateusz Ostaszewski, Jürgen Schmidhuber

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-09-28

备注: The first two authors contributed equally to this work. Project page: https://www.taekyung.me/pss

💡 一句话要点

提出预测语义安全框架解决机器人安全控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 预测语义安全 视觉物理推理 安全控制 机器人动态 物理事件预测 MuJoCo实验 备份控制

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法无法有效识别机器人当前环境中潜在的未来危险，导致安全控制的不足。
  2. 方法要点：提出的PSS框架通过视觉-语言模型和显式运动模型，结合物理推理与安全控制，提升了安全性。
  3. 实验或效果：在MuJoCo实验中，PSS实现了99.3%的安全事件率，显著高于基线方法的43.3%。

📝 摘要（中文）

物理交互可能导致未来的危险，这些危险在机器人当前的几何环境中并不明显。本文提出了一种名为预测语义安全（PSS）的框架，将视觉物理推理与基于备份的安全过滤相连接。该框架利用视觉-语言模型（VLM）预测物理事件及其时机，或直接预测物体位移。显式运动模型将事件假设转换为物体轨迹，分裂保形预测联合校准位置误差。PSS在MuJoCo实验中表现出99.3%的安全事件率，显著优于仅使用当前障碍几何的基线方法43.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在物理交互中无法识别潜在危险的问题。现有方法主要依赖于当前的几何信息，无法有效预测未来的危险情境，导致安全控制的不足。

核心思路：提出的预测语义安全（PSS）框架通过结合视觉物理推理与备份控制，能够预测物理事件及其时机，从而实现更安全的控制策略。该设计旨在通过提前识别潜在的危险，确保机器人在动态环境中的安全性。

技术框架：PSS框架包括几个主要模块：视觉-语言模型（VLM）用于预测物理事件，显式运动模型将事件假设转换为物体轨迹，分裂保形预测用于校准位置误差，最后通过几何形状界限将位置区域转换为预测的物体占用。

关键创新：PSS的核心创新在于将视觉推理与安全控制相结合，能够在动态环境中有效预测物体的未来状态，并基于此进行安全控制。这一方法与传统的仅依赖几何信息的控制方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，PSS采用了分裂保形预测来联合校准多个物体的位置信息，并通过显式运动模型确保预测的准确性。此外，设计了输入仿射约束，以在保持备份可行性的同时，最小化对名义输入的修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MuJoCo实验中，PSS框架实现了99.3%的安全事件率，显著高于基线方法43.3%。这一结果表明，PSS在动态环境中有效提升了机器人控制的安全性，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶汽车及其他需要在复杂环境中进行安全操作的智能系统。通过有效预测和避免潜在危险，PSS能够显著提升这些系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Physical interactions can create future hazards that are not apparent from the robot's current geometric surroundings. We present a framework termed Predictive Semantic Safety (PSS), which connects visual physical reasoning to backup-based safety filtering. A vision-language model (VLM) predicts physical events and their timing or directly predicts object displacements. An explicit motion model converts event hypotheses into object trajectories. Split conformal prediction calibrates position errors jointly across specified objects, observation times, and future times; geometric shape bounds convert the resulting position regions into predicted object occupancy. PSS evaluates a prescribed backup maneuver against this occupancy and derives input-affine constraints for minimally modifying the nominal input while preserving backup feasibility under the robot dynamics and input limits. MuJoCo experiments with a Unitree Go1 consider falling fixtures, impact-driven support loss, and contact propagation. PSS achieves a safe episode rate of 99.3%, compared with 43.3% for a Backup Control Barrier Function baseline that only uses current obstacle geometry.