Sampling-based Task and Kinodynamic Motion Planning under Semantic Uncertainty

📄 arXiv: 2604.00401v1 📥 PDF

作者: Qi Heng Ho, Zachary N. Sunberg, Morteza Lahijanian

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-01

💡 一句话要点

提出一种基于采样的任务和运动规划算法，解决语义不确定性下的机器人运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 任务规划 运动规划 语义不确定性 机器人 线性时序逻辑

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在语义不确定环境下，同时考虑任务规范和机器人动力学进行运动规划。
  2. 论文提出一种基于采样的算法，将决策技术与运动规划相结合，利用混合系统结构处理不确定性。
  3. 实验结果表明，该算法在不确定环境中表现良好，且性能优于其他基线方法。

📝 摘要（中文）

本文研究了不确定环境下集成任务和运动规划问题。考虑一个具有非线性动力学的机器人，其任务是在部分可观察环境中执行有限轨迹上的线性时序逻辑（$\ltlf$）规范。具体而言，不确定性在于环境的语义标签。我们展示了如何将该问题建模为部分可观察的随机混合系统，该系统捕获了机器人动力学、$\ltlf$任务以及环境状态变量中的不确定性。我们提出了一种随时算法，该算法利用混合系统的结构，并结合了决策技术和基于采样的运动规划的有效性。我们证明了该算法的可靠性和渐近最优性。结果表明，我们的算法在不确定环境中是有效的，并且始终优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在语义不确定性环境下，具有非线性动力学的机器人如何完成由线性时序逻辑（$\ltlf$）规范定义的任务。现有的运动规划方法通常假设环境是完全已知的，或者无法同时处理任务规范和机器人动力学，导致在复杂和不确定环境中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将任务和运动规划问题建模为部分可观察的随机混合系统（PO-SHS），该系统能够同时表示机器人动力学、$\ltlf$任务以及环境语义标签的不确定性。通过将问题转化为PO-SHS，可以利用现有的决策技术和基于采样的运动规划方法来寻找最优策略。

技术框架：该算法是一个随时算法，其主要流程包括：1）将任务和环境建模为PO-SHS；2）使用基于采样的运动规划器在混合状态空间中生成候选轨迹；3）使用决策技术（例如，值迭代或策略迭代）来评估候选轨迹的期望成本；4）选择具有最低期望成本的轨迹；5）重复步骤2-4，直到满足终止条件。

关键创新：该论文的关键创新在于将任务和运动规划问题建模为PO-SHS，并提出了一种结合决策技术和基于采样的运动规划的算法。这种方法能够有效地处理环境中的语义不确定性，并找到满足任务规范的最优运动轨迹。与现有方法相比，该算法能够更好地处理复杂和不确定的环境。

关键设计：算法的关键设计包括：1）使用快速扩展随机树（RRT）等基于采样的运动规划器来生成候选轨迹；2）使用蒙特卡洛方法来估计候选轨迹的期望成本；3）使用启发式函数来指导采样过程，以提高算法的效率。$\ltlf$规范被编码到混合系统的状态空间中，确保生成的轨迹满足任务要求。具体的参数设置和损失函数选择取决于具体的任务和环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法在不确定环境中能够有效地找到满足任务规范的运动轨迹，并且性能优于基线方法。具体而言，该算法在成功率和规划时间方面均优于基线方法。论文中展示了在不同复杂度的环境中进行的实验结果，验证了算法的鲁棒性和可扩展性。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了算法的一致性优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主导航、机器人操作、搜索救援等领域。在这些场景中，机器人需要在不确定和动态的环境中执行复杂任务。例如，在仓库自动化中，机器人需要在语义不确定的环境中（例如，标签模糊或缺失）安全高效地完成拣货和搬运任务。该研究有助于提高机器人在复杂环境中的自主性和可靠性。

📄 摘要（原文）

This paper tackles the problem of integrated task and kinodynamic motion planning in uncertain environments. We consider a robot with nonlinear dynamics tasked with a Linear Temporal Logic over finite traces ($\ltlf$) specification operating in a partially observable environment. Specifically, the uncertainty is in the semantic labels of the environment. We show how the problem can be modeled as a Partially Observable Stochastic Hybrid System that captures the robot dynamics, $\ltlf$ task, and uncertainty in the environment state variables. We propose an anytime algorithm that takes advantage of the structure of the hybrid system, and combines the effectiveness of decision-making techniques and sampling-based motion planning. We prove the soundness and asymptotic optimality of the algorithm. Results show the efficacy of our algorithm in uncertain environments, and that it consistently outperforms baseline methods.