SafeFlow：物理ガイド付き矩形化フローとセレクティブな安全ゲーティングによる、テキスト駆動のヒューマノイド全身制御のリアルタイム実現
arXiv cs.RO / 2026/3/26
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要点
- 本論文は、運動学のみのジェネレータでしばしば発生する、物理的に実行不可能または安全でない動作を回避することを目的とした、テキスト駆動ヒューマノイドの全身制御フレームワーク「SafeFlow」を提案する。
- SafeFlowは、VAE潜在空間におけるPhysics-Guided Rectified Flow Matchingを用いて実ロボットでの実行可能性を高め、さらにReflowによってリアルタイム制御に必要なサンプリング計算を削減する。
- 安全ゲートは3段階で構成され、テキスト埋め込み空間におけるマハラノビス距離スコアにより意味的に分布外のプロンプトを検出してリスクの高い出力を選択的に遮断し、方向センシティビティの不一致指標で不安定な生成をフィルタリングし、さらに関節角/速度に関する硬い運動学的制約を強制する。
- Unitree G1での実験では、拡散ベースの先行手法よりも高い成功率、より良い身体的（物理的）順応性、そして高速な推論を実現しつつ、多様な動作表現力を維持することが示される。
- 本研究は、低レベルのモーショントラッキング制御器へ軌道が到達する前に、明示的な物理認識を踏まえた目的関数と多層の安全チェックを統合することで、分布外のユーザ入力に対する頑健性を目標としている。
