MA-SafeDiffuser将扩散规划扩展至多智能体安全域

摘要：MA-SafeDiffuser将单智能体SafeDiffuser的控制障碍函数（CBF）约束扩展到多智能体扩散式轨迹规划。作者将联合安全集形式化为个体安全集与智能体间成对安全集的交集，分别推导集中式和通信感知的去噪约束，并借助时变规格与活性CBF缓解局部困局和死锁。方法在Maze2D多智能体基准上较无约束扩散基线减少安全违规，同时保持规划质量。论文给出算法、理论证明与参考实现，但摘要尚未披露实验规模、运行开销和基线覆盖，工程价值仍需完整评测验证。

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## 核心贡献：从“单安全约束”扩展到“联合安全不变量” MA-SafeDiffuser针对多智能体扩散规划器最难的工程问题：轨迹生成过程本身不能保证安全约束。它将控制障碍函数（Control Barrier Function，CBF）嵌入反向扩散的每一步去噪更新，使生成的动作序列满足个体安全条件与智能体间成对安全条件，而不是在输出轨迹后再做一次碰撞检查。 联合安全集被形式化为： \[ \mathcal{S}_{joint}=\bigcap_{i=1}^{N}\mathcal{S}_{i}\cap\bigcap_{i **消息来源**：[ArXiv AI (cs.AI)](https://arxiv.org/abs/2611.05524) (2026-11-05) —— 完 ——

主题标签： #扩散模型 关注 #多智能体规划 关注 #控制障碍函数 关注 #安全强化学习 关注 #Diffusion Planner 关注