AlphaAdj：用视觉语言模型自适应调节控制屏障函数的机器人导航框架

Semantically Adaptive Control Barrier Functions with Vision-Language Models for Real-Time Robot Navigation

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研究提出 AlphaAdj，一个视觉到控制的导航框架，利用第一视角 RGB 观测和视觉语言模型（VLM）按视觉语义上下文调节控制屏障函数（CBF）的保守程度。VLM 输出标量上下文谨慎信号，动态调制 CBF 参数 alpha，并由几何与速度相关的上限约束激进程度；为应对 VLM 延迟，推理与控制回路异步运行，语义信号直接取自 token 级输出概率而非完整自回归文本生成。在几何匹配、动态行人和杂乱导航场景以及 Clearpath Jackal 实机上评估时。