Neuro-Symbolic Acceleration of MILP Motion Planning with Temporal Logic and Chance Constraints

📄 arXiv: 2508.07515v1 📥 PDF

作者: Junyang Cai, Weimin Huang, Jyotirmoy V. Deshmukh, Lars Lindemann, Bistra Dilkina

分类: eess.SY

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

提出神经符号方法加速MILP运动规划以应对复杂任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 神经符号方法 运动规划 混合整数线性规划 机器学习 图神经网络 时间逻辑 机会约束 实时应用

📋 核心要点

  1. 现有MILP基础的运动规划方法计算成本高且可扩展性有限，影响实时应用。
  2. 提出神经符号方法，利用机器学习技术指导MILP求解器的符号搜索，提升规划效率。
  3. 实验表明，所提方法在运行时间和解质量等关键指标上，平均性能提升约20%。

📝 摘要（中文）

自主系统必须解决越来越复杂、时间敏感且不确定的运动规划问题。这些问题通常涉及高层次的任务规范，如时间逻辑或机会约束，需求解大规模的混合整数线性规划（MILP）。然而，现有的MILP规划方法面临高计算成本和有限的可扩展性，阻碍了其实时应用。本文提出了一种神经符号方法，通过利用机器学习技术来指导求解器的符号搜索，从而加速MILP基础的运动规划。我们展示了基于图神经网络的学习方法如何在解决具有信号时间逻辑（STL）规范和通过符合预测编程（CPP）公式化的机会约束的规划问题中，指导传统的符号MILP求解器。实验结果表明，神经符号搜索技术在可扩展性上取得了显著提升，平均性能提升约20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主系统在复杂任务下的运动规划问题，现有MILP方法因计算成本高和可扩展性差而难以应用于实时场景。

核心思路：通过神经符号方法，结合机器学习技术来优化MILP求解过程，特别是在变量选择和求解器参数配置方面，以提高规划效率。

技术框架：整体架构包括数据预处理、图神经网络训练、符号求解器集成和结果优化等模块。首先，使用图神经网络对规划问题进行学习，然后将学习到的知识应用于传统MILP求解器中。

关键创新：最重要的创新在于将图神经网络与传统MILP求解器结合，利用学习到的知识来指导求解过程，从而显著提升了求解效率和可扩展性。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性学习率和正则化技术，损失函数设计为结合规划质量和计算时间的综合指标，网络结构则基于图卷积网络，以有效捕捉问题的结构特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提神经符号方法在多个关键指标上相比于现有最先进的求解器平均提升约20%，在运行时间和解质量上均表现出显著的优势，验证了方法的有效性和可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人路径规划和智能制造等。通过提高MILP运动规划的效率和可扩展性，能够更好地应对复杂和动态的环境，提升自主系统的决策能力和实时响应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Autonomous systems must solve motion planning problems subject to increasingly complex, time-sensitive, and uncertain missions. These problems often involve high-level task specifications, such as temporal logic or chance constraints, which require solving large-scale Mixed-Integer Linear Programs (MILPs). However, existing MILP-based planning methods suffer from high computational cost and limited scalability, hindering their real-time applicability. We propose to use a neuro-symbolic approach to accelerate MILP-based motion planning by leveraging machine learning techniques to guide the solver's symbolic search. Focusing on two representative classes of planning problems, namely, those with Signal Temporal Logic (STL) specifications and those with chance constraints formulated via Conformal Predictive Programming (CPP). We demonstrate how graph neural network-based learning methods can guide traditional symbolic MILP solvers in solving challenging planning problems, including branching variable selection and solver parameter configuration. Through extensive experiments, we show that neuro-symbolic search techniques yield scalability gains. Our approach yields substantial improvements, achieving an average performance gain of about 20% over state-of-the-art solver across key metrics, including runtime and solution quality.