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 (更新: 2026-03-06)
备注: 8 pages
💡 一句话要点
Safe-SAGE：基于拉普拉斯调制泊松安全函数的社交语义自适应引导安全交互
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 安全关键控制 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，导致对所有障碍物采取相同策略，忽略了不同障碍物的语义差异。
- Safe-SAGE框架融合多传感器数据和视觉语义信息，利用拉普拉斯引导场调制的泊松安全函数，实现上下文感知的安全导航。
- 该方法通过多层安全滤波器，结合模型预测控制和控制障碍函数，为不同障碍物设置不同的安全裕度和通行规则，提升了导航安全性。
📝 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，即对所有障碍物都采取相同的行为，而忽略了它们在上下文中的重要性。本文提出了Safe-SAGE（社交语义自适应引导安全交互），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低层安全关键控制之间的差距。该方法通过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，即使超出相机的视野范围。然后，使用多层安全滤波器来调节系统输入，从而利用对环境的语义理解来实现安全导航。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。该框架使腿式机器人能够在具有上下文相关安全边际的、语义丰富的动态环境中安全导航。
🔬 方法详解
问题定义：传统安全关键控制方法，例如控制障碍函数，对环境中的所有障碍物都采取一致的处理方式，忽略了障碍物之间的语义差异。这种“语义盲区”导致机器人无法根据障碍物的类型和重要性调整自身的行为，从而可能导致不必要的保守行为或潜在的安全风险。例如，机器人可能会花费大量精力避开一个无关紧要的小障碍物，或者在需要时无法安全地通过狭窄的区域。
核心思路：Safe-SAGE的核心思路是融合高层语义理解和低层安全控制，使机器人能够根据环境的语义信息自适应地调整其行为。具体来说，该方法利用多传感器融合和视觉语义分割技术来感知环境，并使用拉普拉斯引导场调制的泊松安全函数（PSF）来表示环境的安全性。通过调节引导场，可以为不同类型的障碍物设置不同的安全裕度，从而实现上下文感知的安全导航。
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语义分割结果，实现对环境的全面感知，并维护一个包含语义信息的环境地图。2) 泊松安全函数（PSF）模块：使用PSF来表示环境的安全性，并利用拉普拉斯引导场对PSF进行调制，从而为不同类型的障碍物设置不同的安全裕度。3) 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，用于调节机器人的控制输入，确保机器人在满足安全约束的前提下完成导航任务。MPC层负责规划全局路径，CBF层负责实时调整控制输入，以避免碰撞。
关键创新：Safe-SAGE的关键创新在于将高层语义理解融入到低层安全控制中。与传统的安全控制方法相比，Safe-SAGE能够根据环境的语义信息自适应地调整其行为，从而实现更安全、更高效的导航。此外，该方法还提出了一种新的安全函数表示方法，即拉普拉斯引导场调制的泊松安全函数，该方法能够灵活地表示不同类型的障碍物的安全裕度。
关键设计：Safe-SAGE的关键设计包括：1) 多传感器融合策略：如何有效地融合来自不同传感器的信息，以获得更准确、更全面的环境感知结果。2) 拉普拉斯引导场的构建方法：如何根据环境的语义信息构建合适的拉普拉斯引导场，从而为不同类型的障碍物设置不同的安全裕度。3) 多层安全滤波器的设计：如何设计MPC层和CBF层，以实现全局路径规划和实时安全控制的有效结合。此外，PSF的具体参数设置，以及MPC和CBF的优化目标函数和约束条件，也是影响系统性能的关键因素。
🖼️ 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，与传统的安全控制方法相比，Safe-SAGE能够使腿式机器人在语义丰富的环境中更安全、更高效地导航。具体来说，Safe-SAGE能够根据障碍物的类型和重要性自适应地调整机器人的行为，从而避免不必要的保守行为，并提高机器人的通行效率。实验还表明，Safe-SAGE能够有效地处理动态环境中的障碍物，并保证机器人的安全。
🎯 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，例如腿式机器人、无人车、无人机等。尤其适用于在复杂、动态、语义丰富的环境中运行的机器人，例如仓库、工厂、医院、家庭等。该研究的实际价值在于提高机器人的自主性和安全性，使其能够更好地与人类和环境进行交互。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如智能交通、智能制造、智能家居等。
📄 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 safely navigate semantically rich, dynamic environments with context-dependent safety margins.