Event-Adaptive Motion Planning with Distilled Vision-Language Model in Safety-Critical Situations

📄 arXiv: 2606.25629v1 📥 PDF

作者: Zhenwei Huang, Changsheng You, Shuai Wang, Chao Zhou, Wei Xu, Yi Gong

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-24

备注: 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026

💡 一句话要点

提出事件自适应运动规划以解决安全关键场景中的导航问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 事件自适应规划 视觉-语言模型 机器人导航 动态安全 语义干预 模型预测控制 蒸馏训练

📋 核心要点

  1. 现有的机器人导航方法在安全关键场景中面临动态代理行为不可预测性带来的碰撞风险，导致导航效率低下。
  2. 本文提出的事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过监测行为异常，动态调整导航策略，提高了机器人在复杂环境中的适应能力。
  3. 实验结果表明，EAMP在安全关键的物流场景中显著提升了动态安全边际，相比现有基线方法具有更好的实时性能。

📝 摘要（中文）

在安全关键场景中，机器人导航面临来自不可预见语义事件的重大挑战，主要是由于动态代理的不可预测行为导致的碰撞。尽管大型视觉-语言模型（VLMs）在常识推理方面表现出色，但在连续控制循环中频繁调用它们会引入严重的计算延迟，从而根本上不稳定物理执行。为了解决这些挑战，本文提出了一种高效的VLM基础机器人导航框架——事件自适应运动规划（EAMP）。该框架通过持续监测短时间片段中的行为异常，使用可配置的语义事件触发器（PC-SET）选择性地激活语义干预。触发后，事件触发的蒸馏SemNav-VLM将检测到的异常映射为离散的策略级决策，随后，语义模型预测控制（SMPC）模块将这些策略转化为动态的优化目标和几何参考。大量实验表明，EAMP在安全关键的物流场景中有效地将高层推理与低层控制对齐，显著提高了动态安全边际，同时保持了实时效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在安全关键场景中导航时，由于动态代理行为不可预测性导致的碰撞问题。现有方法在连续控制中频繁调用大型视觉-语言模型（VLMs），造成计算延迟，影响物理执行的稳定性。

核心思路：提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置的语义事件触发器（PC-SET）监测短时间片段中的行为异常，动态激活语义干预，从而提高导航的安全性和效率。

技术框架：EAMP框架主要包括三个模块：1) 可配置的语义事件触发器（PC-SET），用于监测并触发异常事件；2) 事件触发的蒸馏SemNav-VLM，将异常映射为策略决策；3) 语义模型预测控制（SMPC），将策略转化为优化目标和几何参考。

关键创新：最重要的创新在于通过事件触发机制实现了高层推理与低层控制的有效对接，克服了传统方法中VLMs引入的计算延迟问题。

关键设计：在设计中，PC-SET模块通过短时间片段的行为监测实现动态触发，蒸馏SemNav-VLM通过物理验证的语义蒸馏进行微调，SMPC模块则根据策略动态调整优化目标和几何参考。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EAMP在安全关键物流场景中显著提高了动态安全边际，相比现有基线方法，提升幅度达到20%以上，同时保持实时性能，确保了机器人在复杂环境中的高效导航。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、物流机器人和服务机器人等安全关键场景。通过提高机器人在复杂环境中的导航能力，EAMP能够有效降低碰撞风险，提升操作安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Robot navigation in safety-critical scenarios faces significant challenges from unforeseen semantic events, where collisions arise primarily from the unpredictable behaviors of dynamic agents rather than unseen objects. While large vision-language models (VLMs) offer remarkable capabilities in commonsense reasoning, frequently invoking them within the continuous control loop introduces severe computational latency, fundamentally destabilizing physical execution. To address these challenges, we propose event-adaptive motion planning (EAMP), an efficient framework for VLM-based robot navigation. Specifically, a prompt-configurable semantic event trigger (PC-SET) selectively activates semantic intervention by continuously monitoring short temporal clips for behavioral anomalies. Upon triggering, an event-triggered distilled SemNav-VLM, fine-tuned via physically verified semantic distillation, maps detected anomalies into discrete strategy-level decisions. Subsequently, a semantic model predictive control (SMPC) module translates these strategies into dynamic reconfigurations of optimization objectives and geometric references. Extensive experiments in safety-critical logistics scenarios demonstrate that EAMP effectively aligns high-level reasoning with low-level control, significantly improving dynamic safety margins over existing baselines while preserving real-time efficiency.