Signal Temporal Logic Verification and Synthesis Using Deep Reachability Analysis and Layered Control Architecture

📄 arXiv: 2602.23313v1 📥 PDF

作者: Joonwon Choi, Kartik Anand Pant, Youngim Nam, Henry Hellmann, Karthik Nune, Inseok Hwang

分类: eess.SY

发布日期: 2026-02-26

💡 一句话要点

提出基于深度可达性分析和分层控制架构的STL验证与综合框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 信号时序逻辑 可达性分析 深度学习 分层控制 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂STL规范时，可达性分析计算负担大，难以保证实时性。
  2. 利用深度神经网络加速后向可达管计算，并结合分层控制架构，提高系统鲁棒性。
  3. 实验表明，该框架能有效计算BRT并完成任务，计算速度相比基线方法提升约1000倍。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于信号时序逻辑(STL)的框架，该框架严格验证了STL描述的任务的可行性，并综合控制以安全地执行该任务。该框架通过两个阶段确保安全可靠的运行。首先，通过计算后向可达管(BRT)来评估STL的可行性，BRT捕获所有能够满足给定STL的状态，而无需考虑初始状态。该框架适用于多重避碰(MRA)问题，以处理更通用的STL规范，并利用深度神经网络来减轻可达性分析的计算负担，与基线方法相比，计算时间减少了约1000倍。此外，我们提出了一种分层规划和控制架构，该架构结合了混合整数线性规划(MILP)进行全局规划，以及模型预测控制(MPC)作为局部控制器，用于经过验证的STL。因此，该框架可以稳健地处理未在环境信息或STL中描述的障碍物的意外行为，从而提供可靠的任务性能。数值模拟表明，该框架可以成功地计算给定STL的BRT并执行任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂动态环境中，如何验证基于信号时序逻辑（STL）的任务规范的可行性，并合成安全可靠的控制策略。现有方法在处理复杂的STL规范时，可达性分析的计算复杂度高，难以满足实时性要求，并且对未建模的障碍物缺乏鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习加速后向可达管（BRT）的计算，从而快速验证STL规范的可行性。同时，采用分层控制架构，将全局规划（MILP）和局部控制（MPC）相结合，以提高系统对未知环境变化的鲁棒性。通过BRT保证安全性，通过分层控制处理动态环境。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：STL验证阶段和控制综合阶段。在STL验证阶段，首先将STL规范转化为多重避碰（MRA）问题，然后利用深度神经网络学习BRT，从而判断STL规范是否可行。在控制综合阶段，采用分层控制架构，首先使用MILP进行全局路径规划，然后使用MPC作为局部控制器，跟踪全局路径并避开障碍物。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 使用深度神经网络加速BRT的计算，显著降低了计算复杂度；2) 提出了一种分层控制架构，将全局规划和局部控制相结合，提高了系统对未知环境的鲁棒性；3) 将深度学习与形式化方法（STL）相结合，为安全关键系统的设计提供了一种新的思路。

关键设计：深度神经网络用于近似BRT，其输入是状态空间，输出是该状态是否属于BRT。损失函数的设计需要保证BRT的安全性，即BRT内的状态必须能够满足STL规范。MILP用于生成全局路径，其目标是最小化路径长度和避开已知障碍物。MPC作为局部控制器，其目标是跟踪全局路径并避开未知障碍物。MPC的设计需要考虑系统的动力学约束和环境约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

数值模拟结果表明，该框架能够成功计算给定STL规范的BRT，并安全地执行任务。与基线方法相比，使用深度神经网络加速BRT计算后，计算时间减少了约1000倍，显著提高了计算效率。此外，分层控制架构能够有效处理未建模的障碍物，保证了任务的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主导航、机器人控制、无人驾驶等领域，尤其适用于对安全性要求较高的场景，如工业自动化、医疗机器人等。通过形式化验证保证任务的安全性，并通过分层控制提高系统的鲁棒性，从而实现安全可靠的自主系统。

📄 摘要（原文）

We propose a signal temporal logic (STL)-based framework that rigorously verifies the feasibility of a mission described in STL and synthesizes control to safely execute it. The proposed framework ensures safe and reliable operation through two phases. First, the proposed framework assesses the feasibility of STL by computing a backward reachable tube (BRT), which captures all states that can satisfy the given STL, regardless of the initial state. The proposed framework accommodates the multiple reach-avoid (MRA) problem to address more general STL specifications and leverages a deep neural network to alleviate the computation burden for reachability analysis, reducing the computation time by about 1000 times compared to a baseline method. We further propose a layered planning and control architecture that combines mixed-integer linear programming (MILP) for global planning with model predictive control (MPC) as a local controller for the verified STL. Consequently, the proposed framework can robustly handle unexpected behavior of obstacles that are not described in the environment information or STL, thereby providing reliable mission performance. Our numerical simulations demonstrate that the proposed framework can successfully compute BRT for a given STL and perform the mission.