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

📄 arXiv: 2602.23313 📥 PDF

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

分类: eess.SY

发布日期: 2026-02-28

💡 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 混合整数线性规划 机器人控制

📋 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(BRT)的计算，并结合分层控制架构提高鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该框架能够成功计算BRT并执行任务，计算速度提升约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捕获所有可以满足给定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，以解决更通用的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：论文旨在解决机器人或控制系统在满足复杂信号时序逻辑（STL）规范下的安全控制问题。现有方法在处理复杂STL规范时，可达性分析的计算复杂度高，难以保证实时性，并且对环境中未建模的动态障碍物缺乏鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习加速可达性分析，并结合分层控制架构提高系统的鲁棒性。具体来说，使用深度神经网络学习后向可达管（BRT），从而避免了传统方法中耗时的迭代计算。同时，采用分层控制架构，将全局规划和局部控制解耦，以应对环境中的不确定性。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：STL验证和控制综合。在STL验证阶段，首先将STL规范转换为多重避碰（MRA）问题，然后利用深度神经网络计算BRT。在控制综合阶段，采用分层控制架构，其中全局规划器使用混合整数线性规划（MILP）生成粗略轨迹，局部控制器使用模型预测控制（MPC）跟踪轨迹并避开障碍物。

关键创新：该论文的关键创新在于使用深度学习加速了STL验证中的可达性分析。与传统的数值方法相比，深度神经网络可以更快地计算BRT，从而提高了系统的实时性。此外，分层控制架构提高了系统对环境不确定性的鲁棒性。

关键设计：深度神经网络的设计是关键。论文中使用的网络结构未知，但其目标是学习一个函数，该函数能够根据当前状态和STL规范预测是否可以到达目标状态。损失函数的设计也至关重要，需要确保网络能够准确地学习BRT。此外，MILP和MPC的参数设置也需要仔细调整，以保证全局规划和局部控制的协调。

🖼️ 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的BRT并执行任务。与基线方法相比，使用深度神经网络加速可达性分析，计算时间减少了约1000倍。此外，分层控制架构能够有效地处理环境中未建模的动态障碍物，提高了系统的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、无人机集群控制等领域，尤其适用于需要在复杂环境中安全可靠地执行任务的场景。通过该框架，可以形式化地验证任务的可行性，并综合出满足安全约束的控制策略，从而提高系统的安全性和可靠性，具有重要的实际应用价值。

📄 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.