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Ro-To-Go! Robust Reactive Control with Signal Temporal Logic

作者: Roland Ilyes, Lara Brudermüller, Nick Hawes, Bruno Lacerda · ICRA 2026

许可协议

  • 开放获取
  • 论文: CC BY 4.0

以下内容均依据论文全文,按其 CC BY 4.0 许可协议使用;其中的图已注明作者。

一句话总结

一种新的 STL 鲁棒度度量,忽略已经执行过的过去部分,通过公式推进在线计算,使 MPC 规划器在早期出现险情后仍能偏好更安全的未来。

为何重要

使用 STL 目标进行重规划的机器人,不再会在过去出现一次险些违反后失去所有改进的动力。由于该度量可归结为推进后公式上的普通鲁棒度,过去的观测无需重新处理,现有的鲁棒度工具和其他鲁棒度度量都可以复用。

问题

STL 鲁棒度以整条轨迹的最关键点为其评分,因此在 MPC 中,早期一次与障碍物的近距离接近会限制此后每个规划的得分。于是机器人无法区分一个远离未来危险的规划和一个不远离的规划。

提出的方法

robustness-to-go 改变了谓词的评分方式:在选定时刻 t̂ 之前,谓词根据其是否成立记为 +∞ 或 −∞,在 t̂ 之后则按普通鲁棒度评分。作者证明了它是可靠的(当且仅当公式被满足时为正),并且等于推进后公式的普通鲁棒度,因此在每个 MPC 步,用最新状态推进公式,再由标准鲁棒度工具只对规划时域评分。

关键见解

  • 在反馈控制中,STL 鲁棒度的最关键点可能位于过去,而机器人已无法再改变它
  • 从时刻 t̂ 起的 robustness-to-go 等于推进到 t̂ 的公式的鲁棒度,因此它仅依赖于后缀轨迹
  • 一旦“最终”(eventually)目标达成,它就不再影响目标函数,因此机器人可能离开目标区域;作者认为过去的满足无法被扰动,因此在那里获得更高的鲁棒度是浪费
  • 该度量与 Generalized Mean Robustness 等平均鲁棒度度量相互正交,并且可以与之结合

主要结果

  • 到达-避让任务(100 次运行,动态环境):Ro-To-Go 的成功率为 0.91,STL 鲁棒度为 0.63
  • 保持在区域内任务(100 次运行):Ro-To-Go 的成功率为 0.99,STL 鲁棒度为 0.76
  • 平均鲁棒度:−0.079 ± 0.574 对 −0.421 ± 0.795(到达-避让),0.601 ± 0.166 对 0.341 ± 0.344(保持在区域内);到达-避让可达到的最大鲁棒度为 0.1
  • 到达-避让中与动态区域的平均最小距离:Ro-To-Go 为 0.312 ± 0.217,鲁棒度方法为 0.172 ± 0.253(表 I 未注明单位)
  • 示例(图 1):基于鲁棒度的规划与人的距离最近为 0.13 m,Ro-To-Go 规划为 0.79 m

局限

  • 每个 MPC 步求解的问题都假设规划期间环境是静态的,因此运动规划没有安全保证
  • 在“最终”(eventually)类公式下,行为的鲁棒性较差:机器人一旦到达目标就会离开
  • 其所依赖的基于优化(NLP)的方法是不完备的,只能找到局部最优解
  • 该度量仍然是局部的:规划时域内的最关键点决定得分
  • 仅在仿真中、在环境随机运动的 2D 双积分器机器人上进行了评估;没有硬件实验

对领域的影响

入围 ICRA 2026 自动化最佳论文奖(Best Paper Award in Automation)决选,被引用 1 次。论文未发布代码;它基于开源的 STLRom 库和 VP-STO。

摘要

信号时序逻辑(STL)鲁棒度是机器人最优控制中常用的目标,但它对历史的依赖在模型预测控制(MPC)方法中使用时限制了机器人的决策能力。在这项工作中,我们提出信号时序逻辑 robustness-to-go(Ro-To-Go),这是该逻辑的一种新的定量语义,能够分离出后缀轨迹的贡献。我们证明了它与度量时序逻辑(Metric Temporal Logic)的公式推进之间的关系,并表明 robustness-to-go 仅依赖于后缀轨迹和推进后的公式。我们在一个 MPC 算法中将 robustness-to-go 实现为目标,并利用公式推进在线高效地对其求值。我们在仿真中测试了该算法,并将其与使用传统 STL 鲁棒度的 MPC 进行比较。实验表明,使用 robustness-to-go 可以获得更高的成功率。

链接

  • arXiv 2503.05792: https://arxiv.org/abs/2503.05792
  • DOI 10.1109/ICRA57385.2026.11697342: https://doi.org/10.1109/ICRA57385.2026.11697342
  • PDF: https://arxiv.org/pdf/2503.05792v1

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