論文の概要: Embedding Semantic Risk into Distance Fields and CBFs for Online Monocular Safe Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01605v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 02:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.887532
• Title: Embedding Semantic Risk into Distance Fields and CBFs for Online Monocular Safe Control
• Title（参考訳）: 遠隔分野へのセマンティックリスクの埋め込みとオンラインモノクル安全制御のためのCBF
• Authors: Dawei Zhang, Nuo Chen, Shuo Liu, Roberto Tron, Zhiwen Fan,
• Abstract要約: 制御バリア関数(CBF)に基づく安全なナビゲーションと遠隔操作で使用される距離フィールドにセマンティックリスクを埋め込むオンライン単眼知覚制御フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ユークリッド符号距離場(ESDF)に直接意味情報を埋め込むことによって、障害物幾何学とクラス依存リスクをオンライン化する。 この設計は制御最適化の前にセマンティックリスクを符号化するので、高リスクオブジェクトは、実行時に効率的なESDFクエリを保持しながら、安全分野に大きな空間的影響をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.988651352522826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an online monocular perception-to-control framework that embeds semantic risk into the distance field used by Control Barrier Function (CBF)-based safe navigation and teleoperation. Many perception-based safety filters assign the same distance-based safety margin to all mapped obstacles or use semantics only as a downstream controller adjustment, rather than encoding semantic risk in the spatial representation. Our framework instead reasons online about obstacle geometry and class-dependent risk by embedding semantic information directly into the Euclidean Signed Distance Field (ESDF). This design encodes semantic risk before control optimization, so high-risk objects exert a larger spatial influence in the safety field while retaining efficient ESDF queries at runtime. Specifically, a foundation-model-based SLAM front end reconstructs dense 3-D geometry from monocular RGB video, while per-frame semantic segmentation provides pixel-level class labels that are fused into the reconstructed geometry. The resulting geometric-semantic representation is then converted into an ESDF, where semantic labels identify safety-relevant regions and impose class-dependent inflation before field computation. The semantic-aware ESDF provides the local distance values and spatial derivatives required by the CBF controller, while class-dependent gains further regulate the controller response. Extensive simulation and hardware experiments demonstrate online operation at 10--20 Hz and semantic-aware safe behavior in both teleoperation and autonomous navigation.
• Abstract（参考訳）: 制御バリア関数(CBF)に基づく安全なナビゲーションと遠隔操作で使用される距離フィールドにセマンティックリスクを埋め込むオンライン単眼知覚制御フレームワークを提案する。 多くの知覚に基づく安全フィルタは、空間表現のセマンティックリスクを符号化するのではなく、すべてのマップされた障害物に同じ距離ベースの安全マージンを割り当てたり、下流のコントローラ調整としてのみセマンティクスを使用する。 本フレームワークは,エウクリッド符号距離場(ESDF)に直接意味情報を埋め込むことにより,障害物形状とクラス依存リスクをオンライン化する。 この設計は制御最適化の前にセマンティックリスクを符号化するので、高リスクオブジェクトは、実行時に効率的なESDFクエリを保持しながら、安全分野に大きな空間的影響をもたらす。 具体的には、基礎モデルに基づくSLAMフロントエンドは、モノクロRGBビデオから高密度な3次元幾何学を再構成する一方、フレームごとのセマンティックセグメンテーションは、再構成された幾何学に融合したピクセルレベルのクラスラベルを提供する。 結果として得られる幾何学的意味表現はESDFに変換され、セマンティックラベルは安全関連領域を特定し、フィールド計算の前にクラス依存のインフレーションを課す。 セマンティック・アウェアのESDFはCBFコントローラに必要な局所距離値と空間微分を提供し、クラス依存ゲインはコントローラ応答をさらに制御する。 大規模なシミュレーションとハードウェア実験は、遠隔操作と自律ナビゲーションの両方において、10-20Hzのオンライン操作とセマンティック・アウェア・セーフな振る舞いを示す。

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