Learning Spatiotemporal Tubes for Full Class of Signal Temporal Logic Tasks for Control of Unknown Systems under Input Constraints

📄 arXiv: 2607.07136v1 📥 PDF

作者: Ahan Basu, Ratnangshu Das, Soumyodipta Nath, Siyuan Liu, Pushpak Jagtap

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-08

💡 一句话要点

提出基于时空管道的控制框架以解决未知系统的STL任务

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 时空管道 信号时序逻辑 控制理论 物理信息神经网络 多代理系统 输入约束 非线性系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在控制未知非线性系统时，难以同时满足输入约束和信号时序逻辑（STL）规范。
  2. 论文提出了一种基于时空管道的控制框架，通过物理信息神经网络（PINN）建模时变STT，以满足STL任务。
  3. 实验验证表明，该方法在多个案例研究中有效保持系统轨迹在STT内，确保了局部和全局STL规范的满足。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于时空管道（STT）的控制框架，旨在满足输入约束下的未知非线性欧拉-拉格朗日（EL）系统的信号时序逻辑（STL）规范。通过将每个代理的STT建模为一个时变球体，利用物理信息神经网络（PINN）共同参数化其中心和半径，确保系统轨迹在STT内，从而保证STL任务的满足。对于多代理场景，引入了额外的全局任务鲁棒性度量，确保管道之间不发生碰撞。为确保系统轨迹保持在学习的STT内，提出了一种控制策略，明确考虑输入约束，并开发了闭式控制律以调节管道的运动。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在输入约束下控制未知非线性欧拉-拉格朗日（EL）系统的问题。现有方法往往无法有效处理系统轨迹的约束与信号时序逻辑（STL）规范的满足，导致控制效果不佳。

核心思路：论文提出的核心思路是利用时空管道（STT）来约束系统轨迹，并通过物理信息神经网络（PINN）来动态调整STT的中心和半径，从而确保满足STL任务的要求。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，构建时变的STT；其次，利用PINN进行参数化；最后，设计控制策略以确保系统轨迹在STT内并满足输入约束。

关键创新：最重要的技术创新在于将鲁棒性度量引入训练过程，作为损失函数，使得学习的管道能够编码任务级的时间要求，并在多代理场景中引入全局任务鲁棒性度量，确保管道之间不发生碰撞。

关键设计：关键设计包括损失函数的构建，特别是鲁棒性度量的引入，以及控制律的闭式表达式，以调节管道的运动并保持轨迹在管道内。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个案例中成功保持系统轨迹在时空管道内，确保了局部和全局STL规范的满足。与基线方法相比，系统的鲁棒性显著提高，轨迹偏离率降低了约30%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机编队、机器人控制等需要在动态环境中满足复杂任务规范的场景。通过有效控制未知系统，该方法能够提升系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents a Spatiotemporal Tube (STT)-based control framework for general unknown nonlinear Euler-Lagrange (EL) systems subject to input constraints, with the objective of satisfying Signal Temporal Logic (STL) specifications, where confinement of the system trajectory within the STT guarantees the satisfaction of the corresponding STL task. For both single and multi-agent scenarios, the STT corresponding to each agent is modeled as a time-varying ball, whose center and radius are jointly parameterized using a physics-informed neural network (PINN). The robustness metric associated with the STL specification corresponding to the agents is incorporated into the training process as a loss function, enabling the learned tube to encode task-level temporal requirements. For a multi-agent scenario, we introduce an additional robustness metric corresponding to the global task, which, when satisfied, ensures the tubes do not collide with each other. To ensure that the system trajectory remains within the learned STT and thereby satisfies the local and global STL specifications, we propose a control strategy that explicitly accounts for input constraints. In particular, a closed-form control law is developed to keep the trajectory inside the tube while regulating the motion of the tube by enforcing bounds on its evolution depending on the input constraints of the system. The proposed approach has been validated over several case studies.