SpecRLBench: A Benchmark for Generalization in Specification-Guided Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.24729v1 📥 PDF

作者: Zijian Guo, İlker Işık, H. M. Sabbir Ahmad, Wenchao Li

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SpecRLBench：用于评估基于线性时序逻辑的强化学习泛化能力的基准测试

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 规范引导强化学习 线性时序逻辑 泛化能力 基准测试 机器人 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有基于LTL的规范引导强化学习方法在泛化到未见过的规范和环境时表现不足。
  2. SpecRLBench旨在提供一个标准化的平台，用于评估和比较不同算法在规范引导强化学习中的泛化能力。
  3. 该基准测试包含多种环境和任务，涵盖了导航和操作，并考虑了静态/动态环境、机器人动力学和观察模态等因素。

📝 摘要（中文）

本文提出了SpecRLBench，一个用于评估基于线性时序逻辑（LTL）的规范引导强化学习（RL）方法泛化能力的基准。该基准涵盖了导航和操作领域的多个难度级别，包含静态和动态环境、不同的机器人动力学以及不同的观察模式。通过广泛的实验评估，我们描述了现有方法的优势和局限性，并揭示了随着规范和环境复杂性增加而出现的挑战。SpecRLBench提供了一个用于系统比较的结构化平台，并支持开发更具泛化能力的规范引导RL方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的规范引导强化学习方法在面对新的、未见过的任务规范和环境时，泛化能力不足。它们通常在特定任务上表现良好，但在稍微改变任务规范或环境后，性能会显著下降。这限制了它们在实际应用中的可用性，因为实际应用中任务和环境往往是变化的。

核心思路：SpecRLBench的核心思路是提供一个多样化且具有挑战性的基准测试，以系统地评估和比较不同规范引导强化学习算法的泛化能力。通过在各种不同的任务规范和环境上测试算法，可以更好地了解它们的优势和局限性，并促进更具泛化能力的算法的开发。

技术框架：SpecRLBench包含多个难度级别的导航和操作任务。这些任务在静态和动态环境中进行，并使用不同的机器人动力学和观察模式。该基准测试提供了一个统一的接口，用于评估不同的算法。研究人员可以使用SpecRLBench来训练和测试他们的算法，并与其他算法进行比较。

关键创新：SpecRLBench的关键创新在于其对泛化能力的关注。现有的强化学习基准测试通常侧重于在单个任务或环境中实现高性能。SpecRLBench则侧重于评估算法在不同任务规范和环境中的表现，从而更好地了解它们的泛化能力。

关键设计：SpecRLBench的关键设计包括：1) 多样化的任务规范，使用LTL表达复杂的任务目标；2) 多种环境，包括静态和动态环境；3) 不同的机器人动力学，模拟不同的机器人平台；4) 不同的观察模式，例如图像和状态向量；5) 统一的评估指标，用于比较不同算法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SpecRLBench通过对现有方法的广泛评估，揭示了现有方法在规范和环境复杂性增加时面临的挑战。实验结果表明，现有方法在泛化能力方面存在局限性，需要在更复杂的任务和环境中进行改进。该基准测试为未来的研究提供了一个明确的方向，并促进了更具泛化能力的规范引导强化学习方法的开发。

🎯 应用场景

SpecRLBench可应用于机器人、自动驾驶、智能制造等领域，在这些领域中，智能体需要在复杂且动态的环境中执行任务，并能够根据不同的任务规范进行调整。该基准测试可以促进开发更可靠、更通用的强化学习算法，从而提高这些应用的效率和安全性。

📄 摘要（原文）

Specification-guided reinforcement learning (RL) provides a principled framework for encoding complex, temporally extended tasks using formal specifications such as linear temporal logic (LTL). While recent methods have shown promising results, their ability to generalize across unseen specifications and diverse environments remains insufficiently understood. In this work, we introduce SpecRLBench, a benchmark designed to evaluate the generalization capabilities of LTL-based specification-guided RL methods. The benchmark spans multiple difficulty levels across navigation and manipulation domains, incorporating both static and dynamic environments, diverse robot dynamics, and varied observation modalities. Through extensive empirical evaluation, we characterize the strengths and limitations of existing approaches and reveal the challenges that emerge as specification and environment complexity increase. SpecRLBench provides a structured platform for systematic comparison and supports the development of more generalizable specification-guided RL methods. Code is available at https://github.com/BU-DEPEND-Lab/SpecRLBench.