Bilevel Planning with Learned Symbolic Abstractions from Interaction Data
作者: Fatih Dogangun, Burcu Kilic, Serdar Bahar, Emre Ugur
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-09
💡 一句话要点
提出一种双层神经符号规划框架，利用交互数据学习符号抽象，提升复杂环境下的规划性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 神经符号规划 双层规划 符号抽象 机器人规划 连续动力学
📋 核心要点
- 现有方法依赖确定性符号域，缺乏验证机制，且难以捕捉环境的连续动力学特性，导致规划效果受限。
- 提出一种双层神经符号框架，结合学习到的概率符号规则和连续效应模型，实现高效且可靠的规划。
- 实验表明，该方法优于纯符号方法，并通过验证机制有效识别失败规划，性能与连续前向搜索相当。
📝 摘要（中文）
为了在复杂环境中生成有效的规划，智能体必须同时推理连续动力学和离散表示。以往研究表明，符号抽象可以从通过机器人无监督探索训练的神经效应预测器中涌现。然而，这些方法依赖于确定性符号域，缺乏验证生成符号规划的机制，并且仅在抽象层面上运行，常常无法捕捉环境的连续动力学。为了克服这些限制，我们提出了一种双层神经符号框架，其中学习到的概率符号规则在高层快速生成候选规划，而学习到的连续效应模型在必要时验证这些规划并在低层执行前向搜索。在多对象操作任务上的实验表明，所提出的双层方法优于纯符号方法，通过验证可靠地识别失败的规划，并通过高效的符号推理解决大多数问题，实现了与连续前向搜索在统计上相当的规划性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂环境中机器人规划问题，现有方法如纯符号规划依赖确定性符号域，无法处理环境的连续动力学特性，且缺乏验证机制，容易产生无效规划。而纯连续规划计算量大，效率较低。因此，需要一种方法能够结合符号规划的高效性和连续规划的精确性，从而在复杂环境中实现高效可靠的规划。
核心思路：论文的核心思路是利用双层规划框架，在高层使用学习到的概率符号规则快速生成候选规划，在低层使用学习到的连续效应模型验证这些规划，并在必要时进行前向搜索。通过这种方式，可以结合符号规划的高效性和连续规划的精确性，从而实现高效可靠的规划。
技术框架：该框架包含两个主要层次：高层符号规划器和低层连续验证器。高层符号规划器利用从交互数据中学习到的概率符号规则，快速生成候选规划。低层连续验证器利用学习到的连续效应模型，验证高层生成的规划是否可行。如果验证失败，则在低层进行前向搜索，寻找可行的规划。整体流程是：首先，高层符号规划器生成候选规划；然后，低层连续验证器验证该规划；如果验证通过，则执行该规划；如果验证失败，则在低层进行前向搜索，寻找可行的规划。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双层神经符号规划框架，该框架结合了学习到的概率符号规则和连续效应模型，从而实现了高效可靠的规划。与现有方法相比，该方法能够处理环境的连续动力学特性，并具有验证机制，可以有效识别失败的规划。此外，该方法还能够通过高效的符号推理解决大多数问题，从而降低了计算复杂度。
关键设计：论文中，符号规则通过神经效应预测器学习得到，该预测器基于机器人的无监督探索数据进行训练。连续效应模型也通过学习得到，用于预测执行动作后的环境状态变化。概率符号规则用于在高层快速生成候选规划，连续效应模型用于在低层验证这些规划。具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该双层方法优于纯符号方法，能够通过验证可靠地识别失败的规划。在多对象操作任务中，该方法实现了与连续前向搜索在统计上相当的规划性能，同时通过高效的符号推理解决了大部分问题，显著提升了规划效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域。通过学习环境的符号抽象和连续动力学特性，机器人可以更有效地规划和执行任务，提高自动化水平和工作效率。例如，在智能制造中，机器人可以利用该方法进行复杂装配任务的规划和执行，从而提高生产效率和产品质量。
📄 摘要（原文）
Intelligent agents must reason over both continuous dynamics and discrete representations to generate effective plans in complex environments. Previous studies have shown that symbolic abstractions can emerge from neural effect predictors trained with a robot's unsupervised exploration. However, these methods rely on deterministic symbolic domains, lack mechanisms to verify the generated symbolic plans, and operate only at the abstract level, often failing to capture the continuous dynamics of the environment. To overcome these limitations, we propose a bilevel neuro-symbolic framework in which learned probabilistic symbolic rules generate candidate plans rapidly at the high level, and learned continuous effect models verify these plans and perform forward search when necessary at the low level. Our experiments on multi-object manipulation tasks demonstrate that the proposed bilevel method outperforms symbolic-only approaches, reliably identifying failing plans through verification, and achieves planning performance statistically comparable to continuous forward search while resolving most problems via efficient symbolic reasoning.