Los planificadores generativos basados en la correspondencia de flujos (FM) pueden generar rutas de alta calidad en uno o dos pasos de EDO, pero su dinámica de muestreo no ofrece garantías formales de seguridad y puede generar rutas incompletas cerca de las restricciones. En este artículo, presentamos SafeFlowMatcher, un marco de planificación que combina FM y funciones de barrera de control (CBF) para lograr eficiencia en tiempo real y seguridad certificada. SafeFlowMatcher utiliza un integrador de predicción-corrección (PC) de dos pasos. (i) El paso de predicción integra el FM aprendido una vez (o en varios pasos) para obtener rutas candidatas sin intervención. (ii) El paso de corrección refina estas rutas utilizando un campo vectorial de escala temporal evanescente y un método de programación cuadrática basado en CBF que perturba mínimamente el campo vectorial. Demostramos un certificado de barrera para el sistema de flujo resultante, estableciendo la invariancia hacia delante de un conjunto de seguridad robusto y la convergencia en tiempo finito al conjunto de seguridad. SafeFlowMatcher evita la deriva distributiva y mitiga el problema de las trampas locales al aplicar seguridad únicamente en las rutas ejecutadas (en lugar de en todas las rutas intermedias potenciales). En las pruebas de referencia de navegación y locomoción en laberintos, SafeFlowMatcher logra rutas más rápidas, fluidas y seguras que las líneas base basadas en difusión y FM. Amplios experimentos de eliminación respaldan las contribuciones del integrador de PC y el certificado de barrera.
