首尔大学发布家庭机器人导航安全基准:避撞不等于安全

SeoulNatlUniv · hf · 2026-10-28

首尔国立大学团队发布了一个评测家庭机器人导航中「障碍物条件化安全」的 benchmark 与指标。核心观点:单纯不碰撞是不够的——安全的机器人应该在婴儿旁边比在垃圾桶旁保持更大间距、更慢移动,且越靠近越减速,即谨慎必须是选择性的(对一切都同样谨慎只会浪费时间)。

基准在仿真中测试多种导航策略(VoxPoser、PIVOT、VLA 系)与多个 VLM 模型,同一路线换不同障碍物(纸箱=低谨慎、花盆=中、小孩=高),观察最小间距差异。结果显示:部分模型如 π0.5-OpenTau 直接撞上小孩,而较好模型对小孩的 min clearance 可达 0.45m(纸箱仅 0.24m),揭示模型在把语义谨慎转化为安全运动上存在明显差距。