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机器人技术
管理自主机器的物理行为。
机器人会把计算结果变成物理运动。它们可能导航空间、搬运物体、操作工具、协助人员、移动货物或接触基础设施，因此 AI 输出很快就可能变成身体或环境后果。
核心问题不是机器人能不能算出路线，而是机器移动之前，这个运动提案是否已经经过授权、安全和责任判断。
示例场景
仓库机器人收到一条可以节省时间的路线，但这条路线靠近工作人员、重型设备、限制区域或危险材料。路线可能高效，但后果取决于现场环境。
没有 LERA
如果没有 LERA，路径优化可能被当作运动许可。机器人移动是因为路线高效，而不是因为行动已经经过安全、授权和责任判断。
在物理环境中，这个区别非常重要。一次很小的移动，也可能造成伤害风险、设备损坏或运营中断。
使用 LERA
使用 LERA 后，运动计划在执行前会先被视为拟执行行动。受控区域内的常规运动可以走较轻治理路径；靠近人员、危险材料或限制区域的运动，则需要更强治理。
这让机器人系统仍然可用，同时防止每一条优化路线都自动变成行动许可。
LERA 如何介入
- 判断：判断拟执行行动意味着什么，可能产生什么后果，以及不确定性是否可接受。
- 授权：明确谁有正当资格允许行动继续。
- 责任：在执行前绑定责任，而不是等事故发生后再追溯。
- 可靠性规则：为该情境应用相关的 WRS-C 和领域 WRS-D 条件。
- RCC：治理谁可以改变执行相关规则，以及规则变更如何授权和留痕。
- ECS：在执行边界之前，让行动保持可控制。
- 结果：在现实执行之前，将行动路由为允许、阻断或升级。
LERA 改变了什么
LERA 让机器人运动在执行边界前变得可问责。它把路线计算和移动许可分开。