Provably Safe Stein Variational Clarity-Aware Informative Planning

📄 arXiv: 2511.09836v1 📥 PDF

作者: Kaleb Ben Naveed, Utkrisht Sahai, Anouck Girard, Dimitra Panagou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-13

备注: Submitted to Learning for Dynamics & Control Conference 2026. Paper Website: (https://usahai18.github.io/stein_clarity/)

💡 一句话要点

提出基于Stein变分清晰度感知的安全信息规划方法，解决非均匀衰减环境下的信息收集任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主机器人 信息规划 轨迹优化 Stein变分推理 安全控制

📋 核心要点

  1. 现有信息规划方法难以处理信息衰减率在空间上非均匀变化的环境，且通常忽略信息随机器人运动的演变。
  2. 本文提出Stein变分清晰度感知信息规划，利用清晰度建模信息动态，并结合Stein变分推理优化轨迹分布。
  3. 实验结果表明，该方法在不同衰减率和障碍物环境中，能够保证安全性并有效减少信息缺失。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于信息收集任务的自主机器人规划方法，该方法适用于空间和时间上变化的环境。在这些环境中规划信息丰富且安全的轨迹具有挑战性，因为信息会随着时间的推移而衰减。现有规划器大多将信息建模为静态或均匀衰减，忽略了衰减率在空间上变化的场景。即使考虑非均匀衰减的模型，也常常忽略衰减如何随机器人运动而演变，并且几乎都将安全性视为一种软约束。为了解决这些问题，我们使用清晰度（一种归一化的微分熵表示）来建模环境中的不确定性，清晰度可以捕捉通过新测量改善信息以及在区域未被重新访问时随时间衰减的信息。在此基础上，我们提出了Stein变分清晰度感知信息规划框架，该框架将清晰度动态嵌入到轨迹优化中，并通过基于我们之前的安全验证门卫框架的低级过滤机制来强制执行安全性。该规划器通过Stein变分推理执行基于贝叶斯推理的学习，细化信息轨迹的分布，同时过滤每个标称Stein信息轨迹以确保安全。在具有不同衰减率和障碍物的环境中进行的硬件实验和仿真表明，该方法具有一致的安全性并减少了信息缺失。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主机器人在信息衰减率非均匀分布的环境中进行安全且高效的信息收集任务。现有方法主要存在三个痛点：一是将信息衰减视为静态或均匀的，无法适应真实环境；二是忽略了信息衰减随机器人运动的动态变化；三是将安全性作为软约束，难以保证绝对安全。

核心思路：论文的核心思路是利用“清晰度”（Clarity）来建模环境中的信息不确定性，清晰度能够反映通过新测量获取信息以及信息随时间衰减的动态过程。同时，采用Stein变分推理（Stein Variational Inference, SVI）来学习和优化信息轨迹的分布，并结合低级安全过滤机制，确保规划轨迹的安全性。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个模块： 1. 清晰度建模：使用清晰度来表示环境中的信息不确定性，并建立清晰度随时间和机器人运动的动态模型。 2. 轨迹优化：利用Stein变分推理，在清晰度动态模型的约束下，优化轨迹分布，生成信息丰富的轨迹。 3. 安全过滤：通过低级安全过滤机制（基于Gatekeeper框架），对优化后的轨迹进行安全验证，确保轨迹满足安全约束。 4. 控制执行：将安全过滤后的轨迹发送给机器人执行。

关键创新：该论文的关键创新在于： 1. 清晰度动态建模：提出了一种能够反映信息随时间和空间非均匀衰减的清晰度动态模型，更贴近真实环境。 2. Stein变分推理优化：将Stein变分推理应用于信息轨迹优化，能够有效地探索和利用环境信息。 3. 安全过滤机制：采用低级安全过滤机制，能够保证规划轨迹的安全性，避免碰撞等危险情况。

关键设计： 1. 清晰度定义：清晰度是微分熵的归一化表示，能够有效反映信息的不确定性。 2. Stein变分推理：使用Stein变分梯度下降法更新轨迹分布，目标是最大化信息增益并最小化轨迹代价。 3. 安全过滤：基于Gatekeeper框架，设计安全过滤器，对轨迹进行实时安全验证，并进行必要的调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在不同衰减率和障碍物环境中均能保持较高的安全性，并有效降低信息缺失。具体而言，与传统方法相比，该方法在保证安全性的前提下，能够显著提高信息收集效率，减少信息赤字。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于环境监测、灾后救援、农业巡检等领域，尤其是在环境信息随时间和空间动态变化的场景下。通过自主规划信息丰富且安全的轨迹，机器人能够更有效地收集环境信息，为决策提供支持。未来，该方法有望扩展到多机器人协同信息收集任务中。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots are increasingly deployed for information-gathering tasks in environments that vary across space and time. Planning informative and safe trajectories in such settings is challenging because information decays when regions are not revisited. Most existing planners model information as static or uniformly decaying, ignoring environments where the decay rate varies spatially; those that model non-uniform decay often overlook how it evolves along the robot's motion, and almost all treat safety as a soft penalty. In this paper, we address these challenges. We model uncertainty in the environment using clarity, a normalized representation of differential entropy from our earlier work that captures how information improves through new measurements and decays over time when regions are not revisited. Building on this, we present Stein Variational Clarity-Aware Informative Planning, a framework that embeds clarity dynamics within trajectory optimization and enforces safety through a low-level filtering mechanism based on our earlier gatekeeper framework for safety verification. The planner performs Bayesian inference-based learning via Stein variational inference, refining a distribution over informative trajectories while filtering each nominal Stein informative trajectory to ensure safety. Hardware experiments and simulations across environments with varying decay rates and obstacles demonstrate consistent safety and reduced information deficits.