我们提出了PAC-MAN ，这是一种感知感知的CBF-RL框架，将控制屏障安全性与全身人形躲避球的部署逼真车载感应相结合。部署的策略仅将球视为来自头戴式摄像机的分割掩蔽深度，而训练时间CBF指导表示到每个身体环节的间隙，并且对抗运动事先将由此产生的eva正则化

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2607.28623v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [PAC-MAN: Perception-Aware CBF-RL for Whole-Body Safety in Hu](https://arxiv.org/abs/2607.28623v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Lizhi Yang, Junheng Li, Aaron D. Ames

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
AI安全不是遥远的哲学问题，正在变成每个AI开发者都要面对的工程实践。
这篇文章不贩卖焦虑，讲的东西很实在。

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⏱️ 2026-07-31 14:01