Task and Motion Planning of Dynamic Systems using Hyperproperties for Signal Temporal Logics

📄 arXiv: 2509.02184v2 📥 PDF

作者: Jianing Zhao, Bowen Ye, Xinyi Yu, Rupak Majumdar, Xiang Yin

分类: eess.SY

发布日期: 2025-09-02 (更新: 2025-09-03)

💡 一句话要点

提出基于超性质和信号时序逻辑的动态系统任务与运动规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务与运动规划 信号时序逻辑 超性质 反例引导综合 动态系统

📋 核心要点

  1. 现有STL控制方法难以处理信息流控制等涉及多轨迹属性的超性质规划问题。
  2. 提出一种基于HyperSTL的规划框架，采用递归反例引导综合方法处理交替量词。
  3. 通过安全保持和无歧义规划案例，验证了HyperSTL规划框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了在信号时序逻辑(STL)规范下，动态系统的任务与运动规划问题。现有的STL控制综合方法主要集中于生成满足单个执行轨迹属性的规划。本文考虑了对一组可能的轨迹进行评估的超性质规划问题，这自然出现在信息流控制问题中。具体而言，我们研究离散时间动态系统，并采用最近开发的temporal logic HyperSTL作为新的规划目标。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的递归反例引导综合方法，能够有效地处理具有多个交替量词的HyperSTL规范。该方法不仅适用于规划，还扩展到离散时间动态系统的HyperSTL模型检查。最后，我们提出了安全保持规划和无歧义规划的案例研究，以证明所提出的HyperSTL规划框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态系统在超性质约束下的任务与运动规划问题。传统的STL控制综合方法主要关注单个轨迹上的属性满足，无法直接应用于需要考虑多个轨迹之间关系的场景，例如信息流安全控制，这些场景需要满足超性质（Hyperproperties）。现有方法难以有效处理包含多个量词交替的HyperSTL规范，导致规划效率低下或无法求解。

核心思路：论文的核心思路是将超性质规划问题转化为一个递归的反例引导综合问题。通过迭代地生成反例轨迹集，并利用这些反例来细化规划策略，最终找到满足HyperSTL规范的控制策略。这种方法能够有效地处理HyperSTL规范中的多个交替量词，避免了直接搜索整个轨迹空间的复杂性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 初始化：给定HyperSTL规范和动态系统模型。2) 规划：使用现有的规划器生成一组候选轨迹。3) 模型检查：使用HyperSTL模型检查器验证候选轨迹集是否满足HyperSTL规范。4) 反例生成：如果模型检查失败，则生成反例轨迹集，用于指导下一步的规划。5) 策略更新：利用反例轨迹集，更新规划策略，例如通过添加约束或修改目标函数。6) 迭代：重复步骤2-5，直到找到满足HyperSTL规范的轨迹集或达到最大迭代次数。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种递归的反例引导综合方法，能够有效地处理具有多个交替量词的HyperSTL规范。与现有方法相比，该方法不需要将HyperSTL规范转化为等价的STL规范，避免了指数级的复杂度增长。此外，该方法还能够扩展到HyperSTL模型检查，为动态系统的形式化验证提供了一种新的工具。

关键设计：论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，反例生成和策略更新是该方法中的两个关键环节。反例生成需要有效地识别违反HyperSTL规范的轨迹集，策略更新需要利用这些反例来改进规划策略，例如通过添加约束来避免生成类似的反例轨迹。具体的实现方式可能依赖于具体的动态系统模型和HyperSTL规范。

📊 实验亮点

论文通过安全保持规划和无歧义规划两个案例研究，验证了所提出的HyperSTL规划框架的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地处理具有多个交替量词的HyperSTL规范，并生成满足安全性和无歧义性要求的规划。虽然论文没有给出具体的性能数据和对比基线，但案例研究表明该方法具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息流安全控制、多智能体协作、机器人安全规划等领域。例如，在信息流安全控制中，可以利用HyperSTL规范来保证敏感信息不会泄露给未授权的用户。在多智能体协作中，可以利用HyperSTL规范来保证多个智能体之间的协调和同步。在机器人安全规划中，可以利用HyperSTL规范来保证机器人在复杂环境中的安全运行。

📄 摘要（原文）

We investigate the task and motion planning problem for dynamical systems under signal temporal logic (STL) specifications. Existing works on STL control synthesis mainly focus on generating plans that satisfy properties over a single executed trajectory. In this work, we consider the planning problem for hyperproperties evaluated over a set of possible trajectories, which naturally arise in information-flow control problems. Specifically, we study discrete-time dynamical systems and employ the recently developed temporal logic HyperSTL as the new objective for planning. To solve this problem, we propose a novel recursive counterexample-guided synthesis approach capable of effectively handling HyperSTL specifications with multiple alternating quantifiers. The proposed method is not only applicable to planning but also extends to HyperSTL model checking for discrete-time dynamical systems. Finally, we present case studies on security-preserving planning and ambiguity-free planning to demonstrate the effectiveness of the proposed HyperSTL planning framework.