Signal Temporal Logic Compliant Co-design of Planning and Control
作者: Manas Sashank Juvvi, Tushar Dilip Kurne, Vaishnavi J, Shishir Kolathaya, Pushpak Jagtap
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-17 (更新: 2025-07-25)
💡 一句话要点
提出一种基于强化学习和时序逻辑的机器人运动规划与控制协同设计方法
🎯 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: 机器人控制 运动规划 强化学习 时序逻辑 协同设计
📋 核心要点
- 现有方法难以兼顾机器人自身约束和复杂的时序逻辑任务规范，导致规划出的轨迹难以执行或不满足任务要求。
- 该方法利用强化学习学习运动原语，并将其映射到时空特征，从而将机器人约束融入规划过程，保证轨迹的可执行性。
- 实验在差速驱动和四足机器人上验证了该方法的有效性，能够生成满足STL规范的可行运动计划。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的协同设计策略，将轨迹规划和控制集成，以处理自主机器人中基于信号时序逻辑（STL）的任务。该方法包括两个阶段：（i）学习时空运动原语，以封装固有的机器人特定约束；（ii）从这些原语构建符合STL的运动计划。首先，我们采用强化学习来构建控制策略库，这些策略执行由运动原语描述的轨迹。然后，我们将运动原语映射到时空特征。随后，我们提出了一种基于采样的、符合STL的运动规划策略，该策略专门设计用于满足STL规范。所提出的无模型方法在各种环境中生成可行的、符合STL的运动计划，并在差速驱动和四足机器人上针对各种STL规范进行了验证。演示视频可在https://tinyurl.com/m6zp7rsm上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自主机器人在满足复杂时序逻辑（STL）规范的同时，如何进行有效的轨迹规划和控制的问题。现有方法通常将规划和控制分离，导致规划出的轨迹可能无法被机器人执行，或者无法满足STL规范。这些方法要么忽略了机器人自身的动力学约束，要么难以处理复杂的时序逻辑任务。
核心思路：论文的核心思路是将轨迹规划和控制进行协同设计，通过学习运动原语来封装机器人自身的约束，并利用这些原语构建满足STL规范的运动计划。这种方法能够保证规划出的轨迹既满足任务要求，又能够被机器人有效地执行。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 运动原语学习阶段：利用强化学习训练一系列控制策略，每个策略对应一个运动原语，这些原语描述了机器人可以执行的基本运动模式。2) STL-compliant 运动规划阶段：将学习到的运动原语映射到时空特征，并利用基于采样的规划算法，构建满足STL规范的运动计划。该计划由一系列运动原语组成，保证了轨迹的可执行性和任务的满足。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习和STL-compliant 运动规划相结合，实现轨迹规划和控制的协同设计。与传统方法相比，该方法能够更好地处理机器人自身的约束和复杂的时序逻辑任务，生成更加可行和高效的运动计划。此外，该方法是model-free的，不需要精确的机器人动力学模型。
关键设计：在运动原语学习阶段，需要设计合适的强化学习奖励函数，鼓励机器人学习到多样化的、可执行的运动模式。在STL-compliant 运动规划阶段，需要设计有效的采样策略，保证能够快速找到满足STL规范的运动计划。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在差速驱动和四足机器人上进行了实验验证，结果表明该方法能够有效地生成满足STL规范的运动计划。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但实验结果表明，该方法在不同类型的机器人和不同的STL规范下都具有良好的适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自主机器人任务，例如自主导航、巡逻、搜索和救援等。通过将任务规范表示为STL公式，机器人可以根据环境和任务要求，自动生成满足规范的运动计划，提高机器人的自主性和适应性。该方法在工业自动化、智能交通和医疗机器人等领域具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
This work presents a novel co-design strategy that integrates trajectory planning and control to handle STL-based tasks in autonomous robots. The method consists of two phases: $(i)$ learning spatio-temporal motion primitives to encapsulate the inherent robot-specific constraints and $(ii)$ constructing an STL-compliant motion plan from these primitives. Initially, we employ reinforcement learning to construct a library of control policies that perform trajectories described by the motion primitives. Then, we map motion primitives to spatio-temporal characteristics. Subsequently, we present a sampling-based STL-compliant motion planning strategy tailored to meet the STL specification. The proposed model-free approach, which generates feasible STL-compliant motion plans across various environments, is validated on differential-drive and quadruped robots across various STL specifications. Demonstration videos are available at https://tinyurl.com/m6zp7rsm.