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

Resumen

El uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) en rob´otica facilita la interacci´on humano-robot, pero otorgarles control
de bajo nivel presenta riesgos cr´ıticos de seguridad por sus alucinaciones. Este trabajo preliminar presenta una arquitectura de
control desacoplada para el robot cuadr´upedo Unitree Go2, donde un LLM (Llama 3) act´ua exclusivamente como proponente de
planes simb´olicos, no como controlador directo. Mediante una interfaz de voz, el sistema procesa instrucciones naturales y genera
comandos estructurados en JSON bajo restricciones sem´anticas estrictas. Estas propuestas son interpretadas y validadas por un
filtro de software antes de su ejecuci´on f´ısica v´ıa WebRTC. Tras evaluar 1000 inferencias, los resultados muestran una exactitud
sem´antica global del 74,8 % y una robustez estructural del 98,3 %, garantizando una traducci´on segura de intenciones a comandos
cinem´aticos predefinidos. Este enfoque sienta las bases para un planificador simb´olico seguro y futuras validaciones formales a
priori.