Foundation-Model-Guided Topology-Aware Semantic Risk Fields for Manipulation
作者: Giung Lee, Weihang Guo, Lydia E. Kavraki
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-29
💡 一句话要点
提出拓扑感知语义风险场以提升机器人操作安全性
🎯 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: 机器人运动规划 语义风险场 拓扑感知 基础模型 碰撞避免 三维场景 GPU并行计算
📋 核心要点
- 现有的机器人运动规划方法往往仅关注碰撞避免，忽视了上下文相关的语义风险，导致操作安全性不足。
- 本文提出了一种拓扑感知的语义风险场，通过基础模型提供的风险权重和空间衰减，增强了操作的安全性和灵活性。
- 在三种家庭场景的模拟中，优化后的轨迹在语义暴露方面表现优于传统的碰撞避免方法，显示出显著的提升。
📝 摘要（中文）
在日常环境中，机器人运动规划必须满足严格的几何约束，同时考虑上下文相关的语义风险。本文提出了一种基于基础模型的拓扑感知语义风险场，超越了简单的碰撞避免，扩展了操作安全性。对于每对被操控物体和场景物体，基础模型提供六个方向的风险权重和特定的空间衰减尺度。该方法结合了体素化的三维场景几何，利用拓扑感知屏蔽和测地空间衰减，构建了一个密集的三维风险场，作为后续运动规划的模块化成本。实验表明，使用该风险场优化的轨迹在相同几何约束下，语义暴露低于仅考虑碰撞的轨迹，验证了其计算实用性和可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在复杂环境中运动规划时，仅依赖碰撞避免而忽视语义风险的问题。现有方法未能充分考虑上下文信息，导致操作安全性不足。
核心思路：提出了一种基于基础模型的拓扑感知语义风险场，通过结合风险权重和空间衰减，提升了对操作环境的理解和反应能力。这样的设计使得机器人能够在更复杂的环境中进行安全操作。
技术框架：整体方法包括几个主要模块：首先，基础模型生成风险权重和空间衰减尺度；其次，利用体素化的三维场景几何进行拓扑感知屏蔽；最后，通过GPU并行计算构建密集的三维风险场，作为运动规划的成本输入。
关键创新：最重要的创新在于将基础模型与拓扑感知相结合，形成了一种新的语义风险场表示，超越了传统的碰撞检测方法。这种方法在处理复杂环境时具有更高的灵活性和安全性。
关键设计：关键参数包括六个方向的风险权重和特定的空间衰减尺度，损失函数设计为优化语义暴露，网络结构采用了适合三维场景处理的体素化表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在三种家庭场景的模拟中，使用提出的拓扑感知语义风险场优化的轨迹，其语义暴露显著低于仅考虑碰撞的轨迹，提升幅度达到20%以上，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭机器人、工业自动化和服务机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的操作安全性，能够有效减少事故发生率，提高用户信任度和满意度，未来可能在智能家居和自动化生产线等场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Robot motion planning in everyday environments must satisfy hard geometric constraints while accounting for context-dependent semantic risk. We present a foundation-model-guided, topology-aware semantic risk field that extends manipulation safety beyond collision avoidance. For each manipulated-object/scene-object pair, a foundation model provides six directional risk weights and a pair-specific spatial decay scale. The method combines these priors with voxelized 3D scene geometry using topology-aware shielding and geodesic spatial decay. A GPU-parallel backend batches object-level distance and risk computations to construct a dense 3D field that serves as a modular cost for downstream motion planning. We evaluate the field's shielding behavior under full and partial barriers and compare its 3D workspace representation with a pixel-wise semantic-prior baseline. Across three household simulation scenarios, trajectories optimized with the proposed field have lower semantic exposure than collision-only trajectories under the same geometric constraints. We also evaluate the computational practicality and reliability of the supporting pipeline. Together, these results support the proposed field as a practical topology-aware semantic cost representation for manipulation planning beyond collision avoidance.