94页综述梳理接触密集机器人任务安全学习

Heng Zhang等作者发表的一篇94页综述被npj Robotics接收，系统梳理了接触密集机器人任务的安全学习方法，将其分为安全探索与安全执行两大类。综述回顾了约束强化学习、风险敏感优化、不确定性建模、控制屏障函数和模型预测安全盾等技术。 综述重点讨论这些安全原则如何延伸到VLM与VLA基础模型，作者称语言级约束指定与安全信号多模态落地既带来新机会，也会放大风险。作者同时列出当前局限与面向复杂接触环境的未来方向。 这是对已有研究的综述归纳，未报告新的实验结果或实机验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。