Specification-Aware Distribution Shaping for Robotics Foundation Models
作者: Sadık Bera Yüksel, Derya Aksaray
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-18
备注: 8 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出一种规范感知的分布调整框架，增强机器人基础模型对时序逻辑约束的满足能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人基础模型 时序逻辑 动作分布优化 规范感知 约束满足
📋 核心要点
- 现有机器人基础模型缺乏对时序逻辑约束的保证，难以满足实际应用中的安全性和规范要求。
- 该方法通过优化动作分布，在不修改模型参数的前提下，强制满足信号时序逻辑（STL）约束。
- 实验表明，该框架能够在多个环境和复杂规范下，有效提升机器人基础模型对STL约束的满足能力。
📝 摘要（中文）
机器人基础模型在执行跨任务和环境的自然语言指令方面表现出强大的能力。然而，它们在很大程度上是数据驱动的，并且在部署期间缺乏对安全性和时间相关规范满足情况的正式保证。在实践中，机器人通常需要遵守涉及丰富的时空要求的操作约束，例如时间界限的目标访问、顺序目标和持久安全条件。本文提出了一种规范感知的动作分布优化框架，该框架在执行预训练的机器人基础模型期间，强制执行广泛的信号时序逻辑（STL）约束，而无需修改其参数。在每个决策步骤中，该方法通过使用前向动力学传播推理剩余范围，来计算最小程度修改的动作分布，以满足硬STL可行性约束。我们在模拟中使用最先进的机器人基础模型，在多个环境和复杂规范中验证了所提出的框架。
🔬 方法详解
问题定义：机器人基础模型虽然在理解自然语言指令方面表现出色，但其数据驱动的特性使其难以保证在复杂任务中满足时序逻辑（STL）约束，例如时间限制、顺序目标和安全条件。现有方法通常需要重新训练或微调模型，成本高昂且泛化性受限。
核心思路：该论文的核心思路是在不修改预训练机器人基础模型参数的前提下，通过优化动作分布来满足STL约束。具体而言，在每个决策步骤，计算一个与原始动作分布差异最小的新分布，该分布能够保证在剩余时间范围内满足给定的STL公式。
技术框架：该框架包含以下主要步骤：1) 从预训练的机器人基础模型获取初始动作分布；2) 将STL公式转换为可行性约束；3) 使用前向动力学模型预测未来状态；4) 通过优化算法（例如二次规划）计算满足STL约束的最小修改动作分布；5) 执行优化后的动作，并重复上述步骤。
关键创新：该方法最重要的创新在于其规范感知的动作分布优化策略。与传统的基于模型预测控制（MPC）的方法不同，该方法直接作用于预训练模型的输出分布，无需显式地构建环境模型，从而提高了效率和泛化能力。此外，该方法能够处理复杂的STL约束，并保证在每个决策步骤都满足可行性要求。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用前向动力学模型进行状态预测，该模型可以是学习得到的或基于物理的；2) 将STL公式转换为混合整数线性规划（MILP）或二次规划（QP）等优化问题；3) 设计合适的优化目标，例如最小化KL散度或欧氏距离，以保证修改后的动作分布与原始分布尽可能接近；4) 采用高效的优化算法，例如ADMM或Interior-Point方法，以实现实时控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在仿真环境中验证了所提出的框架，结果表明，该方法能够有效地提升机器人基础模型对复杂STL约束的满足能力，而无需修改模型参数。具体性能数据未知，但实验结果表明该方法在多个环境和复杂规范下均表现良好，证明了其有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要满足时序逻辑约束的机器人应用场景，例如自动驾驶、工业机器人、服务机器人等。通过该方法，可以提升机器人在复杂环境中的安全性和可靠性，使其能够更好地完成预定任务，并避免潜在的危险行为。例如，可以用于确保自动驾驶车辆遵守交通规则，或确保工业机器人在生产过程中避免碰撞。
📄 摘要（原文）
Robotics foundation models have demonstrated strong capabilities in executing natural language instructions across diverse tasks and environments. However, they remain largely data-driven and lack formal guarantees on safety and satisfaction of time-dependent specifications during deployment. In practice, robots often need to comply with operational constraints involving rich spatio-temporal requirements such as time-bounded goal visits, sequential objectives, and persistent safety conditions. In this work, we propose a specification-aware action distribution optimization framework that enforces a broad class of Signal Temporal Logic (STL) constraints during execution of a pretrained robotics foundation model without modifying its parameters. At each decision step, the method computes a minimally modified action distribution that satisfies a hard STL feasibility constraint by reasoning over the remaining horizon using forward dynamics propagation. We validate the proposed framework in simulation using a state-of-the-art robotics foundation model across multiple environments and complex specifications.