LTLDiff: Finite Linear Temporal Logic-Guided Data Generation and Diffusion Policies for Multi-agent Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2609.11043v1 📥 PDF

作者: Chuhan Meng, Haiyan Yin

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-10

备注: 17 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出LTLDiff框架以解决多智能体协调操作中的任务约束问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体系统 有限线性时序逻辑 扩散策略 机器人操作 任务协调

📋 核心要点

  1. 现有的扩散策略在多智能体操作中面临不同步和协调失败等挑战，影响任务执行效果。
  2. LTLDiff框架通过学习有限线性时序逻辑（LTLf）规范，结合数据生成和扩散策略，提升多智能体的协调能力。
  3. 实验结果显示，LTLDiff在多智能体操作任务中的成功率显著提高，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多智能体机器人操作任务需要各个智能体之间的协调，以满足任务级的时间、逻辑和安全约束。尽管最近的扩散策略已被应用于此类任务，但仍存在不同步、错误的动作顺序和协调失败等问题。为此，本文提出了LTLDiff框架，结合有限线性时序逻辑（LTLf）规范学习，既用于演示生成，也用于扩散策略学习。每个任务都有特定的LTLf公式，该公式通过大规模语言模型从自然语言指令中学习而来。LTLf使用抽象语法树表示法，使得学习到的规范能够以固定维度的向量嵌入形式存在。这种逻辑嵌入作为逻辑引导的数据收集和扩散策略训练的条件，鼓励与所需顺序和协调要求一致的轨迹。实验结果表明，LTLDiff在多智能体操作任务中的成功率显著高于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体机器人操作任务中的协调问题，现有方法在处理任务约束时存在不同步和错误动作顺序等痛点。

核心思路：LTLDiff框架通过学习LTLf规范，利用自然语言指令生成任务的逻辑描述，从而指导数据收集和策略训练，确保多智能体之间的协调性。

技术框架：LTLDiff的整体架构包括两个主要模块：LTLf规范学习模块和扩散策略训练模块。前者从自然语言中提取逻辑规范，后者则基于这些规范进行策略优化。

关键创新：LTLDiff的创新在于将LTLf规范学习与扩散策略相结合，形成逻辑引导的数据生成和策略训练机制，显著提升了多智能体的协调能力。

关键设计：在设计中，使用抽象语法树表示法来实现LTLf的固定维度向量嵌入，确保逻辑嵌入的有效性。此外，损失函数设计上强调与任务要求的一致性，以优化策略的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LTLDiff在多智能体操作任务中的成功率相比基线方法提高了显著的百分比，具体数据未提供，但验证了其在协调性和任务执行效率上的优势。

🎯 应用场景

LTLDiff框架可广泛应用于多智能体协作任务，如自动化仓库管理、无人机编队飞行和智能制造等领域。通过提升多智能体之间的协调能力，LTLDiff有助于实现更高效的任务执行和资源利用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multi-agent robotic manipulation tasks require coordination among agents to satisfy task-level temporal, logical, and safety constraints. Recently, diffusion policies have been used to perform the task. However, they still suffer from desynchronization, incorrect action ordering, and coordination failures in tasks that require simultaneous or sequential multi-agent interaction. Therefore, LTLDiff is proposed as a framework that combines Finite Linear Temporal Logic (LTLf) specification learning for both the generation of demonstrations and learning via diffusion policies. Each task has a specific LTLf formula that is learned from a set of natural language instructions using a large-scale language model. To enable a fixed-dimensional vector embedding of the learned specification from the language model, LTLf uses an abstract syntax tree representation scheme. This embedding of logic serves as a condition for (i) logic-guided data collection and (ii) diffusion-based policy training, encouraging trajectories that are consistent with the desired ordering and coordination requirements. Experiments on multi-agent LTLDiff manipulation tasks demonstrate improved task success rates compared to the baseline. Together, these contributions demonstrate the effectiveness of LTLDiff for coordinated multi-agent manipulation.