Motion Planning Under Temporal Logic Specifications In Semantically Unknown Environments
作者: Azizollah Taheri, Derya Aksaray
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-05
备注: 8 pages, 6 figures
💡 一句话要点
针对语义未知环境，提出基于时序逻辑规范的运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 时序逻辑 不确定环境 自动机 值迭代
📋 核心要点
- 现有运动规划方法难以处理环境语义信息不确定情况下的时序逻辑任务。
- 构建特殊乘积自动机，捕获语义标签的不确定性，并设计奖励函数指导规划。
- 通过仿真和实验验证了该方法在语义未知环境下的运动规划有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在不确定环境中实现时空逻辑任务的运动规划方法，该任务由句法上安全的线性时序逻辑规范（scLTL\next）表示。 这种不确定性被建模为关于环境语义标签的一些概率知识。 例如，任务是“首先去区域1，然后去区域2”； 然而，区域1和区域2的确切位置事先是未知的，而是提供了一个概率信念。 我们提出了一种新颖的基于自动机的方案，其中构建了一个特殊的乘积自动机来捕获与语义标签相关的不确定性，并为该乘积自动机的每个边设计了一个奖励函数。 所提出的算法利用值迭代进行在线重规划。 我们展示了一些理论结果，并提出了一些模拟/实验来证明所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在语义未知的环境中，如何根据时序逻辑规范进行运动规划的问题。这里的语义未知指的是环境中的区域（如“区域1”、“区域2”）的具体位置不确定，但已知其概率分布。现有方法难以直接处理这种不确定性，导致规划结果可能不满足时序逻辑规范。
核心思路：论文的核心思路是将环境语义的不确定性融入到运动规划过程中。具体来说，通过构建一个特殊的乘积自动机，将环境的概率语义信息和时序逻辑规范结合起来。然后，通过值迭代算法，在这个自动机上寻找最优的运动策略，从而实现在不确定环境下的运动规划。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤： 1. 构建乘积自动机：将环境的概率语义信息和时序逻辑规范转换为自动机，然后构建它们的乘积自动机。这个自动机包含了所有可能的状态和状态转移，以及每个状态转移的奖励。 2. 设计奖励函数：为乘积自动机的每个边设计一个奖励函数，该函数反映了执行该状态转移的代价和收益。奖励函数的设计需要考虑到时序逻辑规范的要求和环境的语义信息。 3. 值迭代：使用值迭代算法在乘积自动机上寻找最优的运动策略。值迭代算法通过迭代计算每个状态的价值函数，最终得到最优的策略。 4. 在线重规划：在实际执行过程中，如果环境的语义信息发生变化，则需要进行在线重规划，重新计算最优的运动策略。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将环境的概率语义信息融入到运动规划过程中，从而能够处理语义未知环境下的运动规划问题。与现有方法相比，该方法能够更好地适应环境的不确定性，并生成更可靠的运动策略。
关键设计：关键设计包括： 1. 乘积自动机的构建方式：如何有效地将环境的概率语义信息和时序逻辑规范转换为自动机，并构建它们的乘积自动机。 2. 奖励函数的设计：如何设计一个合适的奖励函数，使得值迭代算法能够找到满足时序逻辑规范的最优策略。 3. 值迭代算法的参数设置：如何设置值迭代算法的参数，以保证算法的收敛性和效率。
📊 实验亮点
论文通过仿真和实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在语义未知环境下，成功规划出满足时序逻辑规范的运动路径。与传统的运动规划方法相比，该方法能够更好地适应环境的不确定性，并生成更可靠的运动策略。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、智能交通等领域。例如，在仓库机器人导航中，机器人需要在不完全了解货物位置的情况下，按照预定的时序逻辑完成搬运任务。该方法可以帮助机器人规划出最优的运动路径，提高搬运效率和可靠性。未来，该方法还可以扩展到更复杂的环境和任务中，例如多机器人协同、人机协作等。
📄 摘要（原文）
This paper addresses a motion planning problem to achieve spatio-temporal-logical tasks, expressed by syntactically co-safe linear temporal logic specifications (scLTL\next), in uncertain environments. Here, the uncertainty is modeled as some probabilistic knowledge on the semantic labels of the environment. For example, the task is "first go to region 1, then go to region 2"; however, the exact locations of regions 1 and 2 are not known a priori, instead a probabilistic belief is available. We propose a novel automata-theoretic approach, where a special product automaton is constructed to capture the uncertainty related to semantic labels, and a reward function is designed for each edge of this product automaton. The proposed algorithm utilizes value iteration for online replanning. We show some theoretical results and present some simulations/experiments to demonstrate the efficacy of the proposed approach.