English(EN) CSF: Contextual Safety Filtering for Motion Generators

新的上下文安全过滤增强了机器人运动生成器的安全性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员开发了一种名为上下文安全过滤（CSF）的新方法，以提高文本条件运动生成器的安全性。CSF是一种无需训练的过滤器，它使用安全和不安全的参考轨迹来定义一个“仿射安全值”，然后由控制器强制执行。与依赖提示检查、标记数据或几何约束的先前方法不同，这种方法直接考虑了场景上下文如何改变运动的含义。CSF在各种生成器上显著减少了危险事件，高达90%，同时保持了高比例的良性运动保留率。该系统已成功在真实的Unitree G1机器人上进行了测试，防止了与人类和物体的危险交互。 AI

影响增强了AI驱动的运动生成的安全性，可能实现更可靠的人机交互。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Lizhi Yang, Yiling Hou, Yao Tang, Junheng Li, Daniel Weng, Blake Werner, Aaron D. Ames · 2026-10-09 04:00

CSF：运动生成器的上下文安全过滤

arXiv:2610.12467v1 Announce Type: cross Abstract: Text-conditioned motion generators produce trackable whole-body motion, but they have no notion of scene-dependent safety: the same action may target an object or a person. Existing safeguards either inspect the prompt, require la…

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