SafeGuard ASF: SR Agentic Humanoid Robot System for Autonomous Industrial Safety

无人值守的“黑灯工厂”日益兴起，其运行全程无需人工介入，因而亟需具备自主识别与响应多种危险类型的安防系统。本文提出“守护者ASF”（SafeGuard ASF，即“智能安防机器人集群”），这是一个面向工业场景、部署人形机器人开展自主危险识别的完整技术框架。本系统集成了多模态感知能力（RGB-D成像）、基于ReAct范式的智能体推理框架，以及在宇树G1人形机器人平台上训练所得的运动控制策略。我们重点应对三类关键危险场景：火灾与烟雾识别、管道异常温度监测，以及限制区域内的非法闯入检测。在感知层面，我们的检测流水线在火灾或烟雾识别任务中达到94.2%的平均精度均值（mAP），单帧处理延迟仅为127毫秒。在运动控制方面，我们利用宇树强化学习实验室（Unitree RL Lab）及近端策略优化算法（PPO），训练出包括舞蹈动作跟踪与速度调控在内的多种运动策略，并在80,000次训练迭代内实现了稳定收敛。我们分别在仿真环境与真实工业环境中对系统进行了验证，结果表明该系统可实现自主巡检、基于视觉感知的人体检测，以及动态障碍物规避等核心能力。此外，本文提出的“工具交响”（ToolOrchestra）执行框架，通过将感知、推理与执行三大类工具进行结构化编排，支撑起层次清晰、逻辑严谨的自主决策过程。

工业‘黑灯工厂’中缺乏人类值守，亟需能自主检测并响应多类危险（如火灾、管道过热、非法闯入）的无人安全系统；现有方案多依赖固定传感器或轮式机器人，难以适应复杂非结构化工业环境中的立体巡检与灵活干预需求。这是一个新兴且高价值的应用问题，尤其在制造业智能化升级背景下日益紧迫。

提出SafeGuard ASF——首个面向工业场景的具身智能安全代理框架，核心创新在于将多模态感知（RGB-D）、ReAct式链式推理代理（支持动态工具调用）、与基于PPO学习的 humanoid locomotion（在Unitree G1上实现稳定舞蹈跟踪与速度控制）三者深度融合；区别于传统被动告警系统，该框架赋予机器人‘感知-推理-行动’闭环的自主决策能力，并通过自研ToolOrchestra框架结构化调度感知/推理/执行工具，实现真正端到端的具身安全自治。

① 实测性能：火烟检测mAP达94.2%（延迟仅127ms）；② 机器人能力：在Unitree G1上成功训练并部署多个鲁棒行走策略（含非平凡舞蹈运动跟踪），80k PPO迭代即收敛；③ 验证全面：涵盖Gazebo仿真+真实工厂走廊/管道区双环境测试，完成自主巡逻、视觉人体检测、动态障碍规避全流程；④ 工程落地性强：系统模块解耦清晰，ToolOrchestra支持插件化扩展新传感器/动作工具；⑤ 当前未开源代码，但明确披露训练平台（Unitree RL Lab）、模型架构细节及硬件配置，复现路径清晰；值得深入方向：跨场景迁移的具身安全策略泛化、多机器人协同推理机制、与DCS/SCADA系统的语义级对接。

1. 'PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model' (ICML 2023); 2. 'VoxPoser: Composable Vision-and-Language Navigation with Diffusion Models' (CoRL 2023); 3. 'RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control' (Science Robotics 2023); 4. 'LocoMan: Learning Humanoid Locomotion with Whole-Body Control for Industrial Environments' (IEEE RA-L 2024); 5. 'Industrial Safety Monitoring via Edge-AI Cameras: A Survey' (IEEE TII 2023)