摘要
具身智能系统在物理环境中进行长程推理与行动的能力日益增强，安全性问题随之凸显。尽管相关研究众多，但文献在规划、策略设计与运行时执行方面较为分散。本文综述了长程机器人操作中的安全问题，按干预时机分为规划时、策略时和执行时三个层面，分析了各类方法的形式保证、统计支持及经验启发式规则。文章指出了当前研究的不足，如策略时安全证据有限、缺乏针对接触丰富操作的正式支持等，并提出了跨层保障与评估设计的未来方向。
AI 推荐理由
论文聚焦长程任务中的规划时安全，是核心议题之一，但涵盖策略与执行层。
研究机构
UNIST IanoCORE AI-Space Solar Initiative, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), 50 UNIST-gil, Ulsan, 44919, Republic of Korea
Automation and Systems Research Institute, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Seoul, 08826, Republic of Korea
Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Seoul, 08826, Republic of Korea
Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Seoul, 08826, Republic of Korea
论文信息