Safe-SAGE: Social-Semantic Adaptive Guidance for Safe Engagement through Laplace-Modulated Poisson Safety Functions
作者: Lizhi Yang, Ryan M. Bena, Meg Wilkinson, Gilbert Bahati, Andy Navarro Brenes, Ryan K. Cosner, Aaron D. Ames
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
Safe-SAGE：基于泊松安全函数和拉普拉斯引导场的语义自适应安全控制框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 安全控制 语义理解 机器人导航 泊松安全函数 拉普拉斯引导场
📋 核心要点
- 现有安全控制方法缺乏对环境语义信息的理解，导致对所有障碍物一视同仁，忽略了其重要性差异。
- Safe-SAGE框架通过融合多传感器数据和视觉语义信息，利用泊松安全函数和拉普拉斯引导场实现语义感知的安全控制。
- 该框架通过多层安全滤波器，为不同语义的障碍物设置不同的安全裕度，使机器人能在复杂环境中安全导航。
📝 摘要（中文）
传统的安全关键控制方法，如控制障碍函数，存在语义盲区，即对所有障碍物采取相同的规避行为，忽略了障碍物在上下文中的语义重要性。本文提出了Safe-SAGE（用于安全交互的社会-语义自适应引导），一个统一的框架，通过使用拉普拉斯引导场调制的泊松安全函数（PSF），弥合了高层语义理解和底层安全关键控制之间的差距。该方法融合多传感器点云与基于视觉的实例分割和持久对象跟踪来感知环境，从而保持最新的语义信息，即使超出相机视野范围。然后，使用多层安全滤波器来调节系统输入，利用对环境的语义理解实现安全导航。该安全滤波器由模型预测控制层和控制障碍函数层组成。两层都利用PSF和引导场的通量调制，为环境中的不同障碍物引入不同程度的保守性和多智能体通行规范。该框架使足式机器人能够在语义丰富的动态环境中导航，具有依赖于上下文的安全裕度，同时保持严格的安全保证。
🔬 方法详解
问题定义：传统安全关键控制方法，如控制障碍函数（CBF），在处理复杂环境时存在“语义盲区”问题。它们无法区分不同障碍物的语义信息，例如，将人和静态障碍物同等对待，导致不必要的保守行为或潜在的安全风险。因此，需要一种能够理解环境语义信息并据此调整控制策略的安全控制方法。
核心思路：Safe-SAGE的核心思路是融合高层语义理解和底层安全控制。通过多传感器融合和视觉语义分割，系统能够感知环境中的物体及其语义信息。然后，利用泊松安全函数（PSF）和拉普拉斯引导场，将语义信息融入到安全控制中，从而实现对不同语义障碍物的差异化处理。这样，机器人可以根据环境的上下文信息，自适应地调整安全裕度和导航策略。
技术框架：Safe-SAGE框架包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：融合多传感器点云数据和视觉实例分割结果，利用持久对象跟踪技术，构建环境的语义地图。2) 泊松安全函数（PSF）模块：基于环境语义地图，定义每个障碍物的安全区域，并使用泊松方程生成安全函数。3) 拉普拉斯引导场模块：生成引导机器人朝向目标位置的拉普拉斯场，并根据障碍物的语义信息调整引导场的通量。4) 多层安全滤波器：包含模型预测控制（MPC）层和控制障碍函数（CBF）层。MPC层利用PSF和引导场进行全局路径规划，CBF层则在局部范围内保证安全。
关键创新：Safe-SAGE的关键创新在于将语义信息融入到安全控制中。传统的安全控制方法通常只考虑几何信息，而Safe-SAGE通过融合视觉语义信息，使机器人能够理解环境的上下文，并据此调整控制策略。此外，Safe-SAGE还提出了一种基于泊松安全函数和拉普拉斯引导场的安全控制方法，能够有效地处理复杂环境中的安全问题。
关键设计：在环境感知模块中，使用了多传感器融合和视觉实例分割技术，以提高环境感知的准确性和鲁棒性。在泊松安全函数模块中，安全区域的大小和形状根据障碍物的语义信息进行调整。在拉普拉斯引导场模块中，引导场的通量根据障碍物的语义信息进行调制，以避免机器人过于靠近危险障碍物。多层安全滤波器中的MPC层和CBF层协同工作，保证全局路径规划和局部安全控制的平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了Safe-SAGE框架的有效性。实验结果表明，Safe-SAGE能够使足式机器人在语义丰富的动态环境中安全导航，并根据障碍物的语义信息调整安全裕度。与传统的安全控制方法相比，Safe-SAGE能够更有效地避免碰撞，并提高导航效率。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
Safe-SAGE框架可应用于各种需要安全导航的机器人系统，例如：服务机器人、自动驾驶汽车、无人机等。尤其适用于需要在复杂、动态环境中运行的机器人，例如：医院、商场、仓库等。通过理解环境的语义信息，机器人可以更安全、更高效地完成任务，并与人类进行更自然的交互。该研究有助于提升机器人自主性和安全性，推动机器人技术在实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Traditional safety-critical control methods, such as control barrier functions, suffer from semantic blindness, exhibiting the same behavior around obstacles regardless of contextual significance. This limitation leads to the uniform treatment of all obstacles, despite their differing semantic meanings. We present Safe-SAGE (Social-Semantic Adaptive Guidance for Safe Engagement), a unified framework that bridges the gap between high-level semantic understanding and low-level safety-critical control through a Poisson safety function (PSF) modulated using a Laplace guidance field. Our approach perceives the environment by fusing multi-sensor point clouds with vision-based instance segmentation and persistent object tracking to maintain up-to-date semantics beyond the camera's field of view. A multi-layer safety filter is then used to modulate system inputs to achieve safe navigation using this semantic understanding of the environment. This safety filter consists of both a model predictive control layer and a control barrier function layer. Both layers utilize the PSF and flux modulation of the guidance field to introduce varying levels of conservatism and multi-agent passing norms for different obstacles in the environment. Our framework enables legged robots to navigate semantically rich, dynamic environments with context-dependent safety margins while maintaining rigorous safety guarantees.