SafePlan: Leveraging Formal Logic and Chain-of-Thought Reasoning for Enhanced Safety in LLM-based Robotic Task Planning

机器人技术的发展极大推动了自动化和智能化进程。早期多依赖规则和预定义路径，随着大规模语言模型（如GPT-4、Gemini）出现，任务规划和交互能力显著增强。然而，现有研究多关注任务效率和能力扩展，安全性问题逐渐凸显。已有工作如Wu等的LLM安全漏洞分析、Azeem的伦理风险评估、Yang的安全约束模块，虽提供一定保障，但多局限于规则或单一模型，难以应对复杂、多变的实际场景。近年来，结合形式逻辑的验证方法逐渐被引入，但多集中于代码生成或单一任务验证，缺乏系统性框架。本文在此背景下，提出了结合形式逻辑与链式推理的多层次安全验证体系，旨在弥补现有方法的不足，推动机器人系统的安全自主发展。

尽管LLM在机器人任务规划中展现出强大能力，但其在安全性方面仍存在巨大挑战。自然语言指令可能含有潜在危险或模糊信息，导致机器人执行不安全操作。传统安全机制多依赖规则或问答过滤，难以全面覆盖所有潜在风险，尤其在复杂场景和多义指令下表现不足。此外，任务计划的逻辑一致性和物理可行性难以保证，增加了系统崩溃和误操作的风险。如何在保证任务效率的同时，系统性地验证指令和计划的安全性，成为亟待解决的问题。

本文的核心创新在于提出多层次形式逻辑验证体系，将链式推理引入机器人任务安全保障：

• �� Prompt Sanity COT Reasoner：多维筛查自然语言指令，结合社会、组织、个人层面，确保指令符合法律、伦理和安全标准。
• �� 线性时序逻辑（LTL）推理器：生成任务的 invariants、preconditions 和 postconditions，确保任务执行的逻辑一致性和安全性。
• �� 任务代码验证：利用生成的逻辑条件对机器人代码进行多轮验证，避免潜在危险。
• �� 实验验证：在621个任务提示基准和AI2-THOR模拟环境中，验证系统在复杂场景中的有效性和鲁棒性。这一体系突破了传统单一规则或模型的限制，提供了可解释、可验证的安全保障方案。

• �� 任务提示输入：自然语言指令由人类提供，经过多层筛查。
• �� Prompt Sanity COT Reasoner：解析指令，提取动作、实体、资源、地点，逐层评估社会、组织、个人安全层面，输出安全标签。
• �� 生成 invariants、preconditions 和 postconditions：利用线性时序逻辑分析指令，形成详细的安全条件。
• �� 代码生成：基于逻辑推理结果，指导机器人代码生成，确保符合安全条件。
• �� 多轮验证：生成的代码经过多次逻辑验证，确保不违反任何安全 invariants。
• �� 实验验证：在模拟环境中测试，评估系统对有害指令的过滤效果和任务执行的安全性。

采用专家标注的621个任务提示基准，涵盖不同场景和复杂度，评估Prompt Sanity COT Reasoner的筛查效果。利用GPT-4、Gemini模型进行分类，比较传统自然语言提示与逻辑推理筛查的差异。通过AI2-THOR模拟环境，测试系统在复杂任务中的表现，包括场景推理、技能调用和模糊词处理。指标包括有害提示的接受率、检测准确率（达92%）和系统崩溃率，结合统计分析验证方法有效性。实验还包括不同模型和参数设置的消融分析，确保方案的鲁棒性和泛化能力。

在基准测试中，SafePlan将有害任务提示的接受率从原始的约45%降低到4.5%，达到了90.5%的减少率，显著提升安全性。在模拟环境中，系统对错误任务的检测准确率达92%，大幅减少因不安全指令导致的崩溃事件。不同复杂度和场景下，SafePlan表现出优越的鲁棒性，尤其在处理模糊或潜在危险指令时，误判率低于传统方法。实验结果表明，该框架在提升任务安全性和执行可靠性方面具有明显优势，为实际机器人部署提供了有力保障。

该方法适用于自主机器人、公共安全监控、工业自动化等场景，尤其在需要高安全保障的任务中。通过多层次筛查，可在任务调度、路径规划、交互控制等环节提前过滤潜在危险指令，提升系统可信度。未来可结合多模态信息（视觉、声音）扩展验证范围，支持多机器人协作和复杂环境中的安全保障，为智能制造、服务机器人等行业带来变革。

目前系统在处理极端模糊、多义指令时仍存在识别不足，部分安全筛查依赖预定义规则，难以应对未知风险。形式逻辑推理在高复杂度任务中计算成本较高，影响实时性。模型在极端或未见场景下的泛化能力有限，未来需结合学习机制提升鲁棒性和适应性。