CSF：运动发生器的上下文安全过滤

文本调节的运动生成器产生可跟踪的全身运动，但它们没有场景相关安全的概念：相同的动作可能针对一个物体或一个人。现有的防护措施要么检查提示，要么要求标记运动数据，要么强制执行几何约束；因此，它们不直接解释场景上下文如何改变动作的含义。我们引入了上下文安全过滤（CSF），这是一种免训练的过滤器，它将自然语言安全规则建立在生成器生成的安全和不安全参考轨迹中。对于每个活动规则，安全和不安全参考轨迹定义安全参考跟踪 CBF-QP 强制执行的仿射安全值。在四个具有不同架构的预训练生成器中，CSF 在所有显式和场景触发的不安全情况下激活预期规则，并将危险事件发生率降低高达 90%，同时保留 88-100% 的良性运动。我们在现实世界的 Unitree G1 上演示了完整的系统，它成功地防止了各种场景中的不安全运动，包括与人的交互 人和物体。