From Words to Safety: Language-Conditioned Safety Filtering for Robot Navigation

📄 arXiv: 2511.05889v1 📥 PDF

作者: Zeyuan Feng, Haimingyue Zhang, Somil Bansal

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-08

💡 一句话要点

提出一种基于语言条件的安全过滤框架，用于机器人导航中的安全约束。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人导航 语言条件安全 大型语言模型 模型预测控制 安全过滤

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航方法在理解自然语言指令并将其转化为安全规范方面存在局限性，通常侧重于奖励函数或特定约束。
  2. 该论文提出了一种模块化框架，利用大型语言模型将自然语言指令转化为结构化安全规范，并结合感知和MPC实现安全导航。
  3. 通过仿真和硬件实验验证了该框架的有效性，证明其能够稳健地解释和执行多种语言指定的约束。

📝 摘要（中文）

随着机器人日益融入开放世界和以人为中心的环境，其解释自然语言指令并遵守安全约束的能力对于有效和可信的交互至关重要。现有方法通常侧重于将语言映射到奖励函数而非安全规范，或者仅处理狭窄的约束类别（例如，避障），限制了它们的鲁棒性和适用性。我们提出了一个用于机器人导航中语言条件安全的模块化框架。我们的框架由三个核心组件组成：（1）一个基于大型语言模型（LLM）的模块，将自由形式的指令转换为结构化的安全规范，（2）一个感知模块，通过维护环境的对象级3D表示来确定这些规范，以及（3）一个基于模型预测控制（MPC）的安全滤波器，实时执行语义和几何约束。我们通过仿真研究和硬件实验评估了所提出框架的有效性，证明了它能够在各种环境和场景中稳健地解释和执行各种语言指定的约束。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航方法难以将自然语言指令直接转化为可执行的安全规范，尤其是在复杂环境中。现有方法要么依赖于将语言映射到奖励函数，要么只能处理简单的约束，缺乏通用性和鲁棒性。因此，如何让机器人理解并执行复杂的、语言描述的安全指令，是一个亟待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是将自然语言指令转化为结构化的安全规范，并利用模型预测控制（MPC）进行实时安全过滤。通过大型语言模型（LLM）理解语言指令，感知模块构建环境的3D表示，MPC则根据安全规范进行轨迹优化，确保机器人安全导航。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) LLM指令解析模块：将自然语言指令转化为结构化的安全规范。2) 感知模块：维护环境的对象级3D表示，为安全规范提供几何信息。3) MPC安全过滤模块：基于安全规范和环境信息，实时优化机器人轨迹，确保满足安全约束。整个流程是从语言指令到安全规范，再到安全轨迹的转换。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入机器人安全导航领域，利用LLM强大的语言理解能力，将自由形式的自然语言指令转化为可执行的安全规范。这种方法摆脱了对预定义规则或奖励函数的依赖，提高了机器人对复杂环境和指令的适应性。

关键设计：LLM模块使用提示工程（Prompt Engineering）来指导LLM生成结构化的安全规范。感知模块使用深度学习方法进行3D环境重建和对象识别。MPC模块采用混合整数规划（Mixed-Integer Programming）来处理离散的安全约束。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过仿真和硬件实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够稳健地解释和执行各种语言指定的约束，例如“避开红色物体”、“靠近桌子”等。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全导航的机器人应用场景，例如：家庭服务机器人、仓库物流机器人、自动驾驶汽车等。通过自然语言指令，用户可以方便地指定机器人的行为规范，提高人机交互的效率和安全性。未来，该技术有望推动机器人更广泛地应用于复杂和动态的环境中。

📄 摘要（原文）

As robots become increasingly integrated into open-world, human-centered environments, their ability to interpret natural language instructions and adhere to safety constraints is critical for effective and trustworthy interaction. Existing approaches often focus on mapping language to reward functions instead of safety specifications or address only narrow constraint classes (e.g., obstacle avoidance), limiting their robustness and applicability. We propose a modular framework for language-conditioned safety in robot navigation. Our framework is composed of three core components: (1) a large language model (LLM)-based module that translates free-form instructions into structured safety specifications, (2) a perception module that grounds these specifications by maintaining object-level 3D representations of the environment, and (3) a model predictive control (MPC)-based safety filter that enforces both semantic and geometric constraints in real time. We evaluate the effectiveness of the proposed framework through both simulation studies and hardware experiments, demonstrating that it robustly interprets and enforces diverse language-specified constraints across a wide range of environments and scenarios.