论文发现语言驱动机器人安全监控的细化缺口：安全高层计划可能产生不安全执行
Mind the Refinement Gap: When Safe High-Level Robot Plans Produce Unsafe Executions
AI 导读
论文审计了语言驱动机器人系统中安全监控的一个轨迹完整性假设，即监控器检查的高层动作序列是否代表执行中实际发生的导航与隐式动作效果。作者在 RoboGuard 上比较同一 LTL 规范下表面计划与图细化轨迹的判定结果，评估包含 28 个受控案例（覆盖五类动作抽象族）和 14 个端到端案例，后者由 SPINE 从自然语言指令生成计划、RoboGuard 生成场景落地的安全规范。在受控评估中，全部 12 个目标抽象案例都出现预期的表面与细化差异，16 个对照案例表现符合预期，作者据此提出基于图的轨迹细化作为轻量缓解手段和物理 AI 安全监控的诊断工具。