Application of Safe Task Planning Based on Large Language Models in Robotics

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内容提要

本研究提出SAFER框架,旨在解决大语言模型在机器人任务规划中的安全性问题。通过引入安全代理和LLM评判者,实时评估风险并主动修正错误,从而显著降低安全违规,同时保持任务效率。

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