Validating Generalist Robots with Situation Calculus and STL Falsification

📄 arXiv: 2601.03038v1 📥 PDF

作者: Changwen Li, Rongjie Yan, Chih-Hong Cheng, Jian Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出基于情境演算和STL验证的通用机器人验证框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 通用机器人 验证框架 情境演算 STL验证 仿真测试 组合测试 机器人自主性

📋 核心要点

  1. 通用机器人验证面临挑战，传统方法难以应对任务多样性和复杂规范。
  2. 该文提出双层验证框架，结合抽象推理生成测试用例，具体仿真验证系统。
  3. 实验表明，该框架能有效发现NVIDIA GR00T控制器的故障，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

通用机器人正逐渐成为现实，它们能够理解自然语言指令并执行各种操作。然而，验证此类机器人仍然具有挑战性，因为每个任务都会引发其自身的操作环境和正确性规范，这超出了传统验证方法的假设。我们提出了一种双层验证框架，该框架结合了抽象推理和具体系统验证。在抽象层，情境演算对世界进行建模并推导出最弱前置条件，从而实现约束感知的组合测试，以系统地生成具有可控覆盖强度的多样化、语义有效的世界-任务配置。在具体层，这些配置被实例化，用于基于仿真的STL监控验证。在桌面操作任务上的实验表明，我们的框架有效地发现了NVIDIA GR00T控制器中的故障案例，证明了其在验证通用机器人自主性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：通用机器人的验证问题，具体来说是如何确保机器人能够正确执行各种不同的任务，并且在不同的操作环境中都能保持可靠性。现有验证方法难以应对任务多样性和复杂规范，无法充分覆盖所有可能的场景和故障情况。

核心思路：将验证过程分为抽象和具体两个层次。抽象层利用情境演算进行推理，生成多样化的、语义有效的世界-任务配置。具体层则将这些配置实例化，通过仿真进行验证，并使用STL监控来检测故障。这种分层方法能够有效地结合抽象推理的系统性和具体仿真的真实性。

技术框架：该框架包含两个主要层：抽象层和具体层。抽象层使用情境演算对世界进行建模，并推导出最弱前置条件。然后，利用约束感知的组合测试，系统地生成多样化的世界-任务配置。具体层将这些配置实例化，用于仿真环境中的验证。使用STL（Signal Temporal Logic）监控器来检测仿真过程中出现的故障。

关键创新：该方法结合了抽象推理和具体仿真，能够有效地验证通用机器人的自主性。通过情境演算和约束感知的组合测试，可以系统地生成多样化的测试用例，从而提高验证的覆盖率。使用STL监控器可以自动检测仿真过程中出现的故障，从而提高验证的效率。

关键设计：情境演算模型的具体形式，包括动作、状态和转换规则的定义。约束感知的组合测试算法，用于生成多样化的世界-任务配置。STL监控器的设计，用于检测仿真过程中出现的故障。仿真环境的搭建，需要尽可能真实地模拟实际的机器人操作环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效地发现NVIDIA GR00T控制器中的故障案例。通过该框架生成的测试用例，可以覆盖更多的场景和故障情况，从而提高验证的覆盖率。与传统的验证方法相比，该框架能够更有效地发现潜在的故障，从而提高机器人的可靠性和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种通用机器人的验证，例如服务机器人、工业机器人和家庭机器人。通过该框架，可以有效地提高机器人的可靠性和安全性，降低故障率，从而促进通用机器人在实际应用中的推广。此外，该方法也可以应用于其他复杂系统的验证，例如自动驾驶系统和航空航天系统。

📄 摘要（原文）

Generalist robots are becoming a reality, capable of interpreting natural language instructions and executing diverse operations. However, their validation remains challenging because each task induces its own operational context and correctness specification, exceeding the assumptions of traditional validation methods. We propose a two-layer validation framework that combines abstract reasoning with concrete system falsification. At the abstract layer, situation calculus models the world and derives weakest preconditions, enabling constraint-aware combinatorial testing to systematically generate diverse, semantically valid world-task configurations with controllable coverage strength. At the concrete layer, these configurations are instantiated for simulation-based falsification with STL monitoring. Experiments on tabletop manipulation tasks show that our framework effectively uncovers failure cases in the NVIDIA GR00T controller, demonstrating its promise for validating general-purpose robot autonomy.