Multimodal Safe Control for Human-Robot Interaction

📄 arXiv: 2311.11898v2 📥 PDF

作者: Ravi Pandya, Tianhao Wei, Changliu Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2023-11-20 (更新: 2024-07-01)

备注: American Control Conference (ACC) 2024

💡 一句话要点

提出多模态安全控制方法以解决人机交互中的不确定性问题

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

关键词: 多模态安全控制 人机交互 自主系统 不确定性处理 能量函数 安全控制算法 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有安全控制方法在处理多模态不确定性时存在局限，难以有效应对复杂的人机交互场景。
  2. 论文提出的多模态安全集算法（MMSSA）通过考虑多种不确定性来源，设计了一种基于能量函数的安全控制方法。
  3. 实验结果表明，MMSSA在提高系统安全性的同时，未对系统性能造成负面影响，显示出良好的效率与安全性平衡。

📝 摘要（中文）

生成安全行为对于自主系统在现实世界中的部署至关重要，尤其是在与人类互动时。本研究开发了一种新颖的安全控制器，称为多模态安全集算法（MMSSA），用于处理多种不确定性来源的系统。该方法首次将基于能量函数的安全控制应用于具有多模态不确定性的系统。我们将控制器应用于模拟的人机交互场景，机器人在此场景中对人类的真实意图存在不确定性，并且每种潜在意图都有其自身的附加不确定性。与现有的安全控制方法相比，我们提出的安全控制器在提高系统安全性的同时，并未影响系统的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自主系统在与人类互动时面临的多模态不确定性问题。现有方法往往无法有效处理这种复杂性，导致安全性不足。

核心思路：论文提出的多模态安全集算法（MMSSA）通过引入能量函数，针对不同的不确定性模式进行安全控制设计，从而实现更高效的安全行为生成。

技术框架：MMSSA的整体架构包括多个模块：首先，识别系统所处的离散模式；其次，针对每种模式评估其附加不确定性；最后，基于能量函数生成安全控制策略。

关键创新：该研究的核心创新在于首次将基于能量函数的安全控制方法应用于多模态不确定性系统，显著提升了安全控制的适应性与有效性。

关键设计：在设计过程中，关键参数包括能量函数的构建方式和不确定性评估机制，确保控制策略能够实时响应环境变化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MMSSA在与现有安全控制方法的对比中，系统效率保持不变的同时，安全性提升了显著的比例，验证了其在实际应用中的有效性与优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶汽车和人机协作系统等。通过提高自主系统在复杂人机交互场景中的安全性，能够有效降低事故风险，提升用户信任度，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Generating safe behaviors for autonomous systems is important as they continue to be deployed in the real world, especially around people. In this work, we focus on developing a novel safe controller for systems where there are multiple sources of uncertainty. We formulate a novel multimodal safe control method, called the Multimodal Safe Set Algorithm (MMSSA) for the case where the agent has uncertainty over which discrete mode the system is in, and each mode itself contains additional uncertainty. To our knowledge, this is the first energy-function-based safe control method applied to systems with multimodal uncertainty. We apply our controller to a simulated human-robot interaction where the robot is uncertain of the human's true intention and each potential intention has its own additional uncertainty associated with it, since the human is not a perfectly rational actor. We compare our proposed safe controller to existing safe control methods and find that it does not impede the system performance (i.e. efficiency) while also improving the safety of the system.