SAGAS: Semantic-Aware Graph-Assisted Stitching for Offline Temporal Logic Planning

📄 arXiv: 2512.00775v1 📥 PDF

作者: Ruijia Liu, Ancheng Hou, Shaoyuan Li, Xiang Yin

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-30

💡 一句话要点

SAGAS：一种用于离线时序逻辑规划的语义感知图辅助拼接方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 线性时序逻辑 离线规划 轨迹拼接 图神经网络 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有LTL规划方法依赖精确模型或在线交互，在离线、无模型场景中面临挑战。
  2. SAGAS通过构建语义增强的可达性图，结合自动机引导规划，实现离线LTL任务。
  3. 实验表明，SAGAS能有效利用碎片化离线数据，为复杂LTL任务合成高效轨迹。

📝 摘要（中文）

线性时序逻辑(LTL)为复杂的机器人任务提供了一个严谨的框架，但现有方法通常依赖于精确的动力学模型或昂贵的在线交互。本文研究了在具有挑战性的离线、无模型环境中，利用固定的、与任务无关的碎片化轨迹数据集进行LTL约束控制。我们提出了SAGAS，一个结合了图辅助轨迹拼接和自动机引导规划的新框架。首先，我们从学习到的时间距离表示构建一个潜在的可达性图。为了弥合语义差距，我们用经过认证的锚节点和概率软标签来增强这个图。然后，我们将规范转换为Büchi自动机，并搜索隐式乘积空间以推导出成本最小的前缀-后缀计划。最后，部署一个以子目标为条件的低级策略来执行这些潜在的航点。在OGBench运动领域的实验表明，SAGAS成功地为不同的LTL任务合成了高效的轨迹，有效地弥合了碎片化离线数据和复杂逻辑约束之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离线、无模型环境下，如何利用有限的、碎片化的轨迹数据，实现满足线性时序逻辑（LTL）约束的机器人控制问题。现有方法通常需要精确的动力学模型或大量的在线交互，这在实际应用中往往难以满足。因此，如何仅利用离线数据，有效地规划出满足复杂逻辑约束的轨迹，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个语义感知的可达性图，并利用该图进行轨迹拼接和自动机引导规划。通过学习轨迹之间的时间距离表示，构建一个潜在的可达性图，该图表示了不同轨迹片段之间的连接关系。为了弥合语义差距，论文引入了经过认证的锚节点和概率软标签，从而增强了图的语义信息。然后，将LTL规范转换为Büchi自动机，并在自动机的引导下，在可达性图上搜索满足约束的轨迹序列。

技术框架：SAGAS框架主要包含以下几个模块：1) 离线数据集：包含一系列碎片化的轨迹数据。2) 时间距离表示学习：学习轨迹之间的时间距离表示，用于构建可达性图。3) 可达性图构建：基于时间距离表示，构建一个潜在的可达性图。4) 语义增强：通过引入锚节点和概率软标签，增强图的语义信息。5) 自动机引导规划：将LTL规范转换为Büchi自动机，并在自动机的引导下，在可达性图上搜索满足约束的轨迹序列。6) 低级策略执行：使用子目标条件下的低级策略，执行规划得到的轨迹序列。

关键创新：SAGAS的关键创新在于：1) 提出了语义感知的可达性图，通过引入锚节点和概率软标签，弥合了轨迹片段之间的语义差距。2) 将图辅助轨迹拼接与自动机引导规划相结合，实现了在离线、无模型环境下进行LTL约束控制。3) 利用学习到的时间距离表示，有效地构建了可达性图，从而避免了对精确动力学模型的依赖。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 时间距离表示学习：使用神经网络学习轨迹之间的时间距离表示，损失函数的设计考虑了时间一致性。2) 锚节点选择：选择具有代表性的状态作为锚节点，并使用验证方法确保锚节点的可达性。3) 概率软标签生成：使用分类器预测轨迹片段满足不同语义标签的概率。4) 自动机引导搜索：使用A*搜索算法，在Büchi自动机和可达性图的乘积空间中搜索最优轨迹序列。

📊 实验亮点

实验结果表明，SAGAS在OGBench运动领域取得了显著的性能提升。与基线方法相比，SAGAS能够成功合成满足LTL约束的轨迹，并且具有更高的效率和更低的成本。具体而言，SAGAS在多个LTL任务上的成功率和轨迹长度方面均优于现有方法，证明了其在离线LTL规划方面的有效性。

🎯 应用场景

SAGAS具有广泛的应用前景，例如在仓库机器人、自动驾驶、服务机器人等领域，可以用于实现复杂的任务规划和控制。该方法尤其适用于那些难以获取精确动力学模型或进行大量在线交互的场景。通过利用离线数据，SAGAS可以有效地降低开发成本，提高系统的鲁棒性和适应性。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多智能体协作、动态环境等。

📄 摘要（原文）

Linear Temporal Logic (LTL) provides a rigorous framework for complex robotic tasks, yet existing methods often rely on accurate dynamics models or expensive online interactions. In this work, we address LTL-constrained control in a challenging offline, model-free setting, utilizing only fixed, task-agnostic datasets of fragmented trajectories. We propose SAGAS, a novel framework combining graph-assisted trajectory stitching with automata-guided planning. First, we construct a latent reachability graph from a learned temporal-distance representation. To bridge the semantic gap, we augment this graph with certified anchor nodes and probabilistic soft labels. We then translate the specification into a Büchi automaton and search the implicit product space to derive a cost-minimal prefix-suffix plan. Finally, a subgoal-conditioned low-level policy is deployed to execute these latent waypoints. Experiments on OGBench locomotion domains demonstrate that SAGAS successfully synthesizes efficient trajectories for diverse LTL tasks, effectively bridging the gap between fragmented offline data and complex logical constraints.