CSF：面向运动生成器的上下文安全过滤

研究者提出上下文安全过滤（CSF），一种无需训练的安全过滤器，旨在解决文本条件运动生成器缺乏场景相关安全概念的问题。CSF将自然语言安全规则接地到生成器产生的安全与不安全参考轨迹，为每条激活规则定义仿射安全值，并通过安全参考轨迹跟踪CBF-QP强制执行。在四种不同架构的预训练生成器上，CSF在所有显式及场景触发的不安全案例中激活预期规则，将危险事件率降低最多90%，同时保留88-100%的良性运动。研究团队在真实Unitree G1机器人上演示了完整系统，成功在包括人机与物体交互等多种场景中阻止不安全运动。