Un Control supervisor seguro en robots cuadrúpedos mediante LLMs como planificadores semánticos

Resumen

El uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) en robótica facilita la interacción humano-robot, pero otorgarles control
de bajo nivel presenta riesgos críticos de seguridad por sus alucinaciones. Este trabajo preliminar presenta una arquitectura de
control desacoplada para el robot cuadrúpedo Unitree Go2, donde un LLM (Llama 3) actúa exclusivamente como proponente de
planes simbólicos, no como controlador directo. Mediante una interfaz de voz, el sistema procesa instrucciones naturales y genera
comandos estructurados en JSON bajo restricciones semánticas estrictas. Estas propuestas son interpretadas y validadas por un
filtro de software antes de su ejecución física vía WebRTC. Tras evaluar 1000 inferencias, los resultados muestran una exactitud
semántica global del 74,8 % y una robustez estructural del 98,3 %, garantizando una traducción segura de intenciones a comandos
cinemáticos predefinidos. Este enfoque sienta las bases para un planificador simbólico seguro y futuras validaciones formales a
priori.