A Value Function Space Approach for Hierarchical Planning with Signal Temporal Logic Tasks

📄 arXiv: 2408.01923v2 📥 PDF

作者: Peiran Liu, Yiting He, Yihao Qin, Hang Zhou, Yiding Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-04 (更新: 2025-08-26)

DOI: 10.1109/LCSYS.2025.3587276

💡 一句话要点

提出基于值函数空间的层级规划方法，解决信号时序逻辑任务中的未知动态问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 层级规划 信号时序逻辑 值函数空间 机器人规划 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有基于STL的规划方法通常假设完全观测和已知动态，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 该论文提出一种层级规划框架，通过构建值函数空间进行状态和动作抽象，并学习VFS中的动态模型。
  3. 实验表明，该方法在Safety Gym和ManiSkill环境中能够成功完成STL任务，且无需在低层环境进行额外训练。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种层级规划框架，用于解决信号时序逻辑(STL)任务中存在的完全观测和已知动态的假设限制。该框架首先构建值函数空间(VFS)，用于状态和动作的抽象，其中嵌入了低层技能的可用性信息。然后，利用神经网络近似VFS中的动态，并采用基于采样的优化方法来合成高层技能序列，以最大化VFS中给定STL任务的鲁棒性度量。最后，这些技能在低层环境中执行。在Safety Gym和ManiSkill环境中的实验结果表明，该方法无需在低层环境中进行额外训练即可完成STL任务，从而大大减轻了训练负担。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在部分观测和未知动态条件下，如何高效地完成基于信号时序逻辑(STL)的任务规划问题。现有方法通常依赖于精确的环境模型或需要大量的低层训练，难以适应复杂和未知的环境。

核心思路：核心思路是将规划过程分解为高层技能规划和低层技能执行两个层次。通过构建值函数空间(VFS)来抽象状态和动作，将低层技能的可用性信息嵌入到VFS中。在高层，学习VFS中的动态模型，并进行基于采样的优化，生成满足STL任务的高层技能序列。这样可以在抽象空间中进行规划，降低了规划的复杂性，并减少了对环境模型的依赖。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 值函数空间构建：利用低层技能的经验数据构建VFS，用于状态和动作的抽象。2) VFS动态模型学习：使用神经网络学习VFS中的动态模型，用于预测技能执行后的状态转移。3) 高层技能规划：采用基于采样的优化方法，如RRT，在VFS中搜索满足STL任务的技能序列。4) 低层技能执行*：将高层规划的技能序列转化为低层控制指令，在实际环境中执行。

关键创新：关键创新在于使用值函数空间(VFS)进行状态和动作的抽象。VFS不仅包含了状态的表示，还嵌入了低层技能的可用性信息，从而使得高层规划能够更好地利用低层技能的优势。与传统的基于状态空间的规划方法相比，VFS能够更好地处理复杂和未知的环境。

关键设计：VFS的构建依赖于对低层技能的采样和评估。论文中使用了神经网络来近似VFS中的动态模型，网络的输入是当前状态和选择的技能，输出是下一个状态。在高层规划中，使用了RRT*算法来搜索满足STL任务的技能序列。STL任务的鲁棒性度量被用作优化目标，指导搜索过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Safety Gym和ManiSkill环境中能够成功完成STL任务，且无需在低层环境进行额外训练。与传统的基于状态空间的规划方法相比，该方法能够更好地处理复杂和未知的环境，并显著降低了训练负担。具体性能数据未知，但论文强调了无需额外低层训练的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自主导航、自动化生产线、智能交通系统等领域。通过将复杂的任务分解为高层规划和低层执行，可以提高系统的鲁棒性和适应性，使其能够更好地应对不确定性和变化。

📄 摘要（原文）

Signal Temporal Logic (STL) has emerged as an expressive language for reasoning intricate planning objectives. However, existing STL-based methods often assume full observation and known dynamics, which imposes constraints on real-world applications. To address this challenge, we propose a hierarchical planning framework that starts by constructing the Value Function Space (VFS) for state and action abstraction, which embeds functional information about affordances of the low-level skills. Subsequently, we utilize a neural network to approximate the dynamics in the VFS and employ sampling based optimization to synthesize high-level skill sequences that maximize the robustness measure of the given STL tasks in the VFS. Then those skills are executed in the low-level environment. Empirical evaluations in the Safety Gym and ManiSkill environments demonstrate that our method accomplish the STL tasks without further training in the low-level environments, substantially reducing the training burdens.