Multi-Agent Control Synthesis from Global Temporal Logic Tasks with Synchronous Satisfaction Requirements
本文研究异构智能体在全局时序逻辑任务下的控制问题，提出基于全局STL公式和同步鲁棒性度量的MILP编码方法，实现高同步性与最小代价的运动规划，且计算复杂度仅为线性。
2024-11-14 cs.SY eess.SY
Neural Control Barrier Functions for Signal Temporal Logic Specifications with Input Constraints
IISc, Bengaluru（印度理工学院班加罗尔分校）
本文提出基于神经网络的框架，用于合成时间变化控制屏障函数及其控制器，以满足STL规范并遵守输入约束，通过仿真验证了方法的有效性。
2026-03-17 cs.SY eess.SY
Robust Decidability of Sampled-Data Control of Nonlinear Systems with Temporal Logic Specifications
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文研究了使用离散抽象进行非线性控制合成的理论极限，具体探讨了在时序逻辑规范下决定连续时间控制的问题。证明了在系统右端受到小扰动的情况下，非线性系统带有时序逻辑规范的采样控制是鲁棒可决定的。如果存在这样的控制策略，则可以构造一个（可能更不鲁棒的）采样控制策略来实现相同的规范。通过构造足够小的离散化参数来证明结果的鲁棒完备抽象。
2019-03-15 cs.SY eess.SY
Robust Control for Signal Temporal Logic Specifications using Average Space Robustness
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出了一种计算高效且鲁棒的模型预测控制框架，用于满足信号时间逻辑规范，引入了新的量化语义'离散平均空间鲁棒性'并将其纳入模型预测控制器的成本函数，通过凸二次规划实现规范的鲁棒满足，并定义了谓词鲁棒性度量来评估鲁棒性。
2019-01-15 cs.SY eess.SY
Patching Control Lyapunov Barrier Functions for Temporal Logic Specifications with Bounded Controls
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Waterloo（滑铁卢大学）；MacLean Engineering & Marketing Co. Limited（麦克林工程与营销有限公司）；Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
提出无抽象框架，结合LTL任务序列分解与控制李雅普诺夫障碍函数，通过修补获胜集实现带界控制输入的连续时间系统控制器综合。
2026-06-12 cs.SY eess.SY
Probabilistic Satisfaction of Temporal Logic Constraints in Reinforcement Learning via Adaptive Policy-Switching
University of Minnesota（明尼苏达大学）；Northeastern University（东北大学）
针对需确保时序逻辑约束概率满足的约束强化学习问题，提出基于早期试验估计约束满足概率、自适应调整纯学习与约束满足策略切换概率的框架，理论验证了算法正确性并通过仿真展示性能。
2024-11-27 cs.AI cs.RO cs.SY
Fast Constraint Extraction for Corrective Control under STL Specifications via Logical Dependency Tracking
U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院ENSTA U2IS）；Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Grenoble INP（格勒诺布尔国立理工学院）；VERIMAG（VERIMAG实验室）；REALM, AeroAstro, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天系REALM）
本文提出逻辑依赖追踪框架，通过STL结构传播不确定性并提取紧凑DNF约束，实现毫秒级控制校正，保证非线性系统在不确定性下满足STL规范。
2026-09-10 cs.LO cs.RO cs.SY
Direct data-driven control with signal temporal logic specifications
针对时序逻辑控制综合依赖系统模型的难题，提出一种仅用单条输入-输出数据的直接数据驱动方法，通过混合整数线性规划为一般线性系统综合满足可能无界规范的控制器。
2024-04-04 cs.SY eess.SY
Modularized Control Synthesis for Complex Signal Temporal Logic Specifications
本文提出一种将复杂信号时序逻辑（STL）规范在时间上分离为短子公式的框架，并开发模块化综合算法以提升控制综合效率，其有效性经仿真验证。
2023-09-15 cs.SY eess.SY
A hybrid barrier certificate approach to satisfy linear temporal logic specifications
在这项工作中，我们制定了一个（语法共同安全）的线性时序逻辑规范的物理工厂，通过最近的混合动力系统形式主义的满意度。为了解决这个问题，我们引入了一个扩展到这样一个混杂系统框架的所谓的偶发性属性，它匹配适当的条件，这样一个时间逻辑规范的满意度。的可能性属性可以建立通过屏障证书，我们认为混杂系统框架推导。使用混合屏障证书，我们提出了一个解决方案，原来的问题。仿真结果表明了该方法的有效性。
2020-11-23 cs.FL cs.SY eess.SY
Bounded Synthesis and Reinforcement Learning of Supervisors for Stochastic Discrete Event Systems with LTL Specifications
本文研究了线性时序逻辑规范下随机离散事件系统的监督控制问题。应用有界综合，我们减少了监督合成问题，满足一个安全条件。首先，我们考虑一个有向控制器的安全条件的综合问题。我们分配一个负的奖励不安全的状态，并引入一个预期收益与状态相关的折扣因子。我们使用动态规划方法计算一个获胜区域和具有最大满意概率的有向控制器，其中期望收益用作值函数。接下来，我们通过最优值函数构造一个许可监督器。我们表明，主管完成最大的满意度概率和最大限度地提高可达集内的获胜区域。最后，对于一个未知的SDES，我们提出了一个两阶段的无模型强化学习方法的有效学习的获胜区域和有向控制器的最大满意概率。我们还通过仿真证明了所提出的方法的有效性。
2022-04-09 cs.FL cs.SY eess.SY
Reachability-based Control Synthesis under Signal Temporal Logic Specifications
在本文中，我们研究的控制器设计问题的线性扰动系统下的信号时序逻辑（STL）规格施加空间和时间的限制系统的行为。我们首先实现基于zonotope的技术划分的状态空间到有限的细胞，然后提出了一个评估机制，重新安排的STL规范的时间约束，最后分解的全球STL公式到有限的本地STL公式。以这种方式，每个单元具有局部控制设计问题，该局部控制设计问题被进一步公式化为局部优化问题。针对每一个局部优化问题，我们利用区域空间的性质和可达性分析设计了由前馈和反馈部分组成的局部控制器。通过求解所有的局部优化问题，所有的局部控制器组合，以保证全局STL规格。最后，给出了一个数值例子来说明推导的结果。
2021-10-15 cs.SY eess.SY
Distributed Differentially Private Control Synthesis for Multi-Agent Systems with Metric Temporal Logic Specifications
在本文中，我们提出了一个分布式差分私人滚动时域控制（RHC）的方法多智能体系统（MAS）的度量时序逻辑（MTL）规范。在本文所考虑的MAS中，每个代理使用差分隐私机制将其敏感信息从其他代理中私有化。换句话说，每个代理都会添加隐私噪音（例如，高斯噪声）到其输出，以保持其隐私，并将其噪声输出与其相邻的代理进行通信。我们定义了两种类型的MTL规范的MAS：代理级规范和系统级规范。代理应该合作，以满足系统级MTL规格的最小概率，而每个代理必须满足自己的代理级MTL规格在同一时间。在所提出的分布式RHC方法中，每个代理与其相邻的代理进行通信，以获取它们的噪声输出，并计算系统级轨迹的估计。然后，每个代理合成自己的控制输入，使系统级的规格是满足最小的概率，而代理级的规格也得到满足。在建议的RHC优化配方，我们直接将卡尔曼滤波器方程计算的系统级轨迹的估计，我们使用混合整数线性规划（MILP）编码的MTL规格作为优化约束。最后，我们在一个案例研究中实现了所提出的分布式RHC方法。
2022-10-04 cs.SY eess.SY
Monitor-Based Runtime Assurance for Temporal Logic Specifications
本文介绍了安全控制器的体系结构，作为一个运行时保证机制的系统规格表示为线性时序逻辑（LTL）的安全属性。安全控制器有三个基本组成部分：性能控制器、备用控制器和保证机制。保证机制使用一个监视器，构造为一个有限状态机（FSM），以分析一个建议的性能控制输入和搜索的系统轨迹是坏前缀的系统规范。来自保证机制的故障标志表示潜在危险的未来系统状态，并触发保证始终保持系统安全的输入序列。一个案例研究，详细介绍了一个非确定性的网络物理系统的安全控制器的建设和实施。
2019-08-08 cs.SY eess.SY
Enhancing Temporal Logic Falsification with Specification Transformation and Valued Booleans
网络物理系统（CPS）是具有物理和软件组件的系统，例如汽车和工业机器人。由于这些系统表现出离散和连续的动态，它们是复杂的，因此很难验证它们的行为是否符合预期。时序逻辑性质的证伪是通过模拟来寻找CPS反例的一种方法。在本文中，我们提出了两个补充，以提高伪造的能力，使其在大规模的工业环境中更可行。第一个增加的是一个框架，用于将规范从基于信号的模型转换为信号时序逻辑。第二个补充是在证伪过程中使用值布尔和添加剂鲁棒语义。我们评估了一组基准模型上的附加鲁棒语义的性能，我们可以看到，哪些语义是更可取的依赖于模型和规范。
2019-10-18 cs.SY eess.SY
Distributionally Robust Control Synthesis for Stochastic Systems with Safety and Reach-Avoid Specifications
本文研究在安全性与避达规约下随机系统的分布鲁棒控制策略综合问题，利用博弈论框架和Wasserstein距离定义模糊集，通过动态规划和对偶优化证明最优策略存在性并高效求解，同时引入分布鲁棒控制障碍证书结合平方和规划技术实现控制器综合，实验证明该方法显著提升了在线执行时的满足概率。
2025-11-01 cs.SY eess.SY
Control Barrier Functions with Actuation Constraints under Signal Temporal Logic Specifications
我们为一类动力系统提出了控制障碍函数（CBF），以满足信号时序逻辑（STL）规范的广泛片段，这些规范可能包括具有嵌套时序运算符或冲突要求的子任务（例如，在相同的时间间隔内实现多个子任务）。建议的CBF考虑到动力系统的驱动限制，以及一个可行的子任务序列，他们定义了随时间变化的可行的状态集的系统必须始终留在里面。我们展示了所提出的方法的正确性的一些理论结果。我们说明了所提出的CBF的好处，并通过模拟与现有的方法比较其性能。
2022-04-07 cs.SY eess.SY
Online Monitoring of Dynamic Systems for Signal Temporal Logic Specifications with Model Information
在线监控的目的是在运行时评估或预测系统的行为是否满足某些期望的规范。它在安全关键的网络物理系统中发挥着关键作用。在这项工作中，我们提出了一种新的基于模型的方法，用于在线监测信号时序逻辑（STL）公式所描述的规格。具体来说，我们假设所观察到的状态轨迹是由一个底层的动态系统，其模型是已知的。其主要思想是考虑系统的动态时，评估的STL公式的满意度。为此，STL公式的可行集的计算提供了有效的方法。我们表明，通过明确地利用动态系统的模型信息，所提出的在线监测算法可以伪造或证明的规格提前与现有的算法相比，没有使用模型信息。我们还证明了所提出的监测算法的案例研究。
2022-03-30 cs.SY eess.SY
Computational methods for stochastic control with metric interval temporal logic specifications
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本文研究了连续时间随机系统在度量区间时序逻辑规范下的最优控制问题，提出了一种基于离散近似的方法来合成最优控制策略，以最大化满足规范的概率，并展示了该策略在离散近似中收敛到连续时间语义下的最优策略。
2015-04-20 cs.SY eess.SY
Online Control Synthesis for Uncertain Systems under Signal Temporal Logic Specifications
研究了不确定离散时间系统在信号时序逻辑（STL）规范下的在线控制综合问题。不同于现有的技术，这项工作提出了一种基于STL，可达性分析，和时态逻辑树的方法。首先，提出了一种实时版本的STL语义和一种基于管的时态逻辑树（tTLT）。我们表明，tTLT是一个欠近似的STL公式，在这个意义上说，一个轨迹满足tTLT也满足相应的STL公式。其次，设计了一种在线控制综合算法。证明了当STL公式鲁棒可满足且系统的初始状态属于tTLT的初始根节点时，保证了控制综合算法生成的轨迹满足STL公式。仿真实例和实际实验验证了该方法的有效性。
2023-03-17 cs.SY eess.SY
Active Perception and Control from Temporal Logic Specifications
University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出一种结合信念空间规划和符号控制的可扩展任务与运动规划框架，用于不确定环境，通过概率时间逻辑（PRTL）规范的反例引导归纳合成算法实现主动感知以满足规范要求。
2019-05-09 cs.SY eess.SY
Temporal Relaxation of Signal Temporal Logic Specifications for Resilient Control Synthesis
我们引入了一个度量，可以量化的信号时序逻辑（STL）规范的时间松弛，并促进弹性控制合成在面对不可行的。建议的度量量化的累积概念的子任务之间的放松，并尽量减少它产生的结构变化，在原来的STL规范的i）修改时间间隔，ii）删除子任务完全如果需要的。为此，我们制定了一个最优控制问题，提取状态和输入序列，最小限度地违反时间要求，同时实现所需的谓词。我们编码这个问题的计算效率的混合整数程序的形式。我们展示了一些新的度量的性质的理论结果。最后，我们提出了一个案例研究的机器人，最低限度地违反了所需的任务的时间限制，在面对的不可行性。
2022-12-11 cs.SY eess.SY
A Specification-Guided Framework for Temporal Logic Control of Nonlinear Systems
提出了一种基于线性时序逻辑（LTL）规范的非线性系统控制规范指导框架。与众所周知的基于抽象的方法相比，所提出的框架直接表征获胜集，即，通过单调算子在系统的连续状态空间上实现给定LTL公式的初始条件集。根据这一特征，提出了一种算法，通过自适应区间细分方案，产生一个有限的记忆控制策略，实际上近似的运营商。我们表明，该算法是健全的完整的LTL规格，和鲁棒完整的规格可识别的确定性Büchi自动机（DBA），后者在这个意义上说，控制策略可以找到只要给定的规格可以满足额外的有界干扰。该方法不需要DBA计算和存储抽象和生成的产品系统，具有更高的内存效率，复杂性分析和性能测试证明了这一点。一个预处理阶段也被设计来减少计算成本，通过分解的规格。我们表明，所提出的方法可以有效地解决现实世界的控制问题，如喷气发动机压缩机控制和运动规划的机械手和移动机器人。
2022-04-15 cs.SY eess.SY
Linear Temporal Logic Satisfaction in Adversarial Environments using Secure Control Barrier Certificates
本文研究了在离散时间动力学描述的环境中，在有限的时间范围内，在存在对手的情况下，网络物理系统（CPS）的一类时间属性的满足。时序逻辑规范是在safe-LTL_F中给出的，safe-LTL_F是有限长度迹上的线性时序逻辑的一个片段。CPS与对手的相互作用被建模为一个两人零和离散时间动态随机博弈的CPS作为防御者。我们制定了一个基于动态规划的方法来确定一个固定的防御者的政策，最大限度地提高了满足的概率的安全LTL_F公式在有限的时间范围内的任何固定的对手的政策。我们引入安全控制屏障证书（S-CBCs），概括的屏障证书和控制屏障证书，占对手的存在，并使用S-CBCs提供上述满意概率的下限。当系统状态演化的动力学具有特定的底层结构时，我们提出了一种使用平方和优化将S-CBC确定为状态变量中的多项式的方法。一个示例说明了我们的方法。
2019-10-27 cs.GT cs.LO cs.SY
Leveraging Classification Metrics for Quantitative System-Level Analysis with Temporal Logic Specifications
California Institute of Technology（加州理工学院）；Iowa State University（爱荷华州立大学）
在许多自主应用中，感知算法的性能对于有效的规划和控制是重要的。在本文中，我们介绍了一个框架，用于计算的概率满足正式的系统规范给出了一个混淆矩阵，统计平均性能指标多类分类。我们定义的概率满足的线性时序逻辑公式给定一个特定的初始状态的代理和真实的环境状态。然后，我们提出了一个算法来构建一个马尔可夫链，表示的感知和控制组件的组成下的系统行为，使得在马尔可夫链上计算的时间逻辑公式的概率是一致的，时间逻辑公式是由我们的系统满足的概率。我们说明了这种方法的一个简单的例子，一辆车与行人在人行道上的环境，并计算满足不同参数的车辆的安全要求的概率。我们还说明了满意度概率的变化与不同的精度和召回来自混淆矩阵。根据我们的研究结果，我们确定了未来的工作，在开发定量系统级分析，结合感知模型的几个机会。
2021-05-16 cs.FL cs.RO cs.SY
Energetic Resilience under Temporal Logic Specifications
Indian Institute of Science, Bengaluru KA, India（印度科学研究所）；University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出一种能量韧性度量，用于量化系统在满足复杂时间逻辑规范下，面对不利影响时所消耗的最大额外能量，通过二次规划高效求解控制输入和度量计算，通过战斗机模型和移动机器人案例验证了方法的有效性。
2026-09-29 cs.SY eess.SY
Secure Control in Partially Observable Environments to Satisfy LTL Specifications
本文研究了在部分可观察环境中，在对手存在的情况下，必须满足时序逻辑规范的智能体的控制策略的合成。代理（防御者）与对手的相互作用被建模为部分可观察的随机博弈。我们的目标是生成一个防御者的政策，以最大限度地满足给定的时间逻辑规范下的任何对手的政策。搜索策略仅限于有限状态控制器的空间，这导致了一个易于处理的方法来确定策略。我们的规范达到（子集）经常性状态的马尔可夫链的满意度。我们提出了一个算法来确定一组防守者和对手的有限状态控制器的固定大小，将满足时序逻辑规范，并证明它是健全的。然后，我们提出了一个值迭代算法，以最大限度地满足时间逻辑规范下的有限状态控制器的固定大小的概率。最后，我们将此设置扩展到防御者的有限状态控制器的大小可以增加以提高满意度概率的情况。我们用一个例子来说明我们的方法。
2020-11-05 cs.CR cs.GT cs.LO
Temporal Logic Resilience for Continuous-time Systems
Indian Institute of Science, Bangalore, India（印度科学学院）；Newcastle University, United Kingdom（纽卡斯尔大学）；University Mohammed VI Polytechnic, Benguerir, Morocco（穆罕默德六世理工大学）；Max Planck Institute for Software Systems, Germany（马克斯·普朗克软件系统研究所）；University of Birmingham, United Kingdom（伯明翰大学）
本文提出一种新框架，用于量化连续时间非线性系统在外部干扰下的韧性下界，确保满足信号时间逻辑规范。通过扰动轨迹界限推导，基于场景优化计算最大可接受干扰。通过直流电机、温度调节、非线性数值示例和车辆避障案例验证。
2026-04-16 cs.SY eess.SY
Control Design for Risk-Based Signal Temporal Logic Specifications
我们提出了一个通用的框架，风险语义的信号时序逻辑（STL）规格的随机动力系统使用公理风险理论。我们表明，在我们的递归风险语义，STL公式的风险约束可以表示在原子谓词的风险约束。然后，我们将展示如何将（随机）STL风险约束转换为相关确定性标称系统上的风险收紧确定性STL约束，从而使现有STL方法的应用成为可能。对于仿射谓词函数和（连贯的）分布鲁棒风险值度量，我们展示了原子谓词上的风险约束如何可以重新表述为收紧确定性仿射约束。我们证明了框架使用模型预测控制（MPC）设计与STL风险约束。
2020-05-30 cs.SY eess.SY
Transfer Entropy in MDPs with Temporal Logic Specifications
University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出在具有时间逻辑规范的MDP中利用转移熵成本函数，通过合成最小化加权和的策略来满足高阶任务规范，采用修改后的Arimoto-Blahut算法求解非线性方程。
2018-09-18 cs.SY eess.SY
STL2vec: Signal Temporal Logic Embeddings for Control Synthesis With Recurrent Neural Networks
在本文中，学习的递归神经网络（RNN）控制器，最大限度地提高信号时序逻辑（STL）规范的鲁棒性的方法。与以前的方法相比，我们考虑合成RNN控制器，用户可以从多个STL规范中任意选择STL规范。为了获得这样的控制器，我们提出了一个新的概念，称为STL 2vec，它代表了STL规范的矢量表示，并展示了它们的相似之处。STL2vec的构造是有用的，因为它允许我们提高RNN控制器的效率和性能。通过路径规划问题的实例验证了该方法的有效性。
2021-12-17 cs.SY eess.SY
Collaborative design of fault diagnosis and fault tolerance control under nested signal temporal logic specifications
本文针对非线性CPS在嵌套信号时序逻辑规范下的故障诊断与容错控制问题，提出一种基于信号时序逻辑树、容错可行集和递归可行性的协同设计框架，通过二次规划求解次优控制器增益，实现更快速准确的故障检测并保持容错性能。
2025-02-19 cs.SY eess.SY
SMTL: A Stratified Logic for Expressive Multi-Level Temporal Specifications
本文提出分层度量时序逻辑 SMTL，通过分层算子关联时序属性与抽象层级，严格包含 MTL 并增强表达力，仿真表明其可提升多智能体协调与安全性。
2025-01-09 cs.SY eess.SY
Safeguarding Learning-based Control for Smart Energy Systems with Sampling Specifications
Fraunhofer IKS（弗劳恩霍夫智能感知系统研究所）
本文针对强化学习控制能源系统时的安全问题，将实时时序安全要求离散化为 LTL 规范，以支持安全强化学习的 shields 综合与形式化验证，并为原始安全要求提供概率下界。
2023-08-11 cs.LG cs.LO cs.SE
Risk-Aware MPC for Stochastic Systems with Runtime Temporal Logics
本文针对运行时动态分配时序逻辑规范的随机系统，提出一种可证明正确的风险感知模型预测控制方案，在保证既有规范满足的前提下动态评估并满足新规范，并通过机器人运动规划案例验证。
2024-04-30 cs.LO cs.SY eess.SY
Automated Formation Control Synthesis from Temporal Logic Specifications
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文针对多机器人集群在结构化环境中执行时序逻辑规范任务的问题，提出一种具备安全性与收敛性保证的控制器综合框架，可自主切换编队并应对环境事件，并通过多四旋翼导航仿真验证其有效性。
2023-09-15 cs.RO cs.SY eess.SY
RRT* Based Optimal Trajectory Generation with Linear Temporal Logic Specifications under Kinodynamic Constraints
Centre for Cyber-Physical Systems, IISc（印度科学学院网络物理系统中心）
提出一种基于RRT*的轨迹生成方法，结合LTL鲁棒性度量与运动约束，通过递归成本函数平衡可行性与逻辑正确性，经仿真和实验验证，适用于复杂真实场景。
2024-11-09 cs.RO cs.SY eess.SY
STL-GCS: A Planner-Controller Framework for Signal Temporal Logic via Graphs of Time-varying Convex Sets
提出用于满足凸谓词上STL规范的统一轨迹规划与控制框架，规划层将任务编码为时变凸集，结合GCS框架并由B样条参数化轨迹，控制层据此设计反馈控制器，通过仿真和实际实验验证了该方法。
2026-07-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Verifying Stochastic Hybrid Systems with Temporal Logic Specifications via Model Reduction
我们提出了一个可扩展的方法来验证随机混合系统。利用Mori-Zwanzig约化方法，构造了一个随机混合系统的有限状态马尔可夫链约化，并证明了该约化的马尔可夫链在分布意义下与原系统近似等价.近似等价的随机混合系统和它的马尔可夫链约简意味着分析马尔可夫链的适当加强的属性，使我们能够得出结论，是否原来的随机混合系统满足其时态逻辑规格。我们提出了第一个统计模型检测算法来验证随机混合系统的正确性，表示在线性不等式线性时态逻辑（iLTL）或度量区间时态逻辑（MITL）。
2020-09-16 cs.SY eess.SY math.OC
Maximally Resilient Controllers under Temporal Logic Specifications
本文研究在时间逻辑规范下，通过鲁棒优化综合控制器，以最大化系统能承受的最大扰动（弹性），并针对线性和非线性系统分别给出精确解和概率保证方法。
2025-09-08 cs.SY eess.SY math.OC
Scalable Integrated Task and Motion Planning from Signal Temporal Logic Specifications
University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出了一种可扩展且可证明完整的算法，直接合成连续轨迹以满足非凸的信号时序逻辑规范，通过分离离散任务规划和连续运动规划，并利用高效的求解器找到高维系统中满足非凸STL规范的动态可行轨迹。
2018-10-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Reinforcement Learning for Temporal Logic Control Synthesis with Probabilistic Satisfaction Guarantees
University of Oxford（牛津大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
强化学习（RL）已成为解决自动控制、计算机科学、经济学和生物学中复杂序列决策问题的一种有效方法。在本文中，我们提出了一个无模型的RL算法来合成控制策略，最大限度地满足高层次的控制目标的概率作为线性时序逻辑（LTL）公式。不确定性被认为是在工作空间的属性，工作空间的结构，和代理的行动，从而产生一个概率标记的马尔可夫决策过程（PL-MDP）与未知的图形结构和随机行为，这是更一般的情况下，比一个完全未知的MDP。我们首先将LTL规范转换为极限确定性Buchi自动机（LDBA），然后将其用于PL-MDP的即时产品中。此后，我们定义了一个同步的奖励功能的基础上接受条件的LDBA。最后，我们表明，RL算法提供了一个政策，最大限度地满足概率渐近。我们提供的实验结果表明，所提出的方法的效率。
2019-09-11 cs.LG cs.LO cs.SY
Continuous-Time Control Synthesis for Multiple Quadrotors under Signal Temporal Logic Specifications
University of Waterloo（滑铁卢大学）；Shenzhen Technology University（深圳技术大学）
本文提出双阶段框架，基于几何控制进行Lyapunov分析并设计多维增益，结合混合整数凸优化生成满足多智能体STL任务的轨迹，提升系统鲁棒性和暂态性能。
2026-03-30 cs.MA cs.SY eess.SY
Interpretable Apprenticeship Learning with Temporal Logic Specifications
本文提出通过多目标优化从MDP中的行为轨迹推断LTL规范，采用违反成本概念设计状态和动作基于的目标函数，并通过遗传算法在简单领域验证方法有效性。
2017-10-28 cs.AI cs.LG cs.SY
Controller synthesis method for multi-agent system based on temporal logic specification
针对半合作半竞争多智能体概率离散事件系统，本文提出基于线性时序逻辑规范并结合概率模型检测的控制器综合算法，并通过案例验证其有效性。
2025-08-31 cs.FL cs.MA cs.SY
Safe Model-based Control from Signal Temporal Logic Specifications Using Recurrent Neural Networks
Boston University（波士顿大学）；Commonwealth School（联邦学校）
我们提出了一种策略搜索方法来学习控制器的信号时序逻辑（STL）公式的规格。系统模型是未知的，但假设是仿射控制系统，与控制策略一起学习。该模型被实现为两个前馈神经网络（FNN）-一个用于漂移，一个用于控制方向。为了捕获STL规范的历史依赖，我们使用递归神经网络（RNN）来实现控制策略。与流行的无模型方法相比，本文提出的学习方法利用了学习模型，并且更有效。我们使用控制障碍函数（CBF）与学习模型，以提高系统的安全性。我们通过仿真和实验验证了我们的算法。实验结果表明，该方法在很短的系统运行时间内就能满足给定的控制要求，可用于在线控制。
2023-03-03 cs.LG cs.SY eess.SY
Formal Synthesis of Control Strategies for Positive Monotone Systems
Department of Mechanical Engineering, Boston University（波士顿大学机械工程系）
本文提出通过信号时序逻辑规范正单调系统，并利用混合整数线性规划设计控制器，以确保在有界扰动下满足规范，同时提供鲁棒控制不变集计算方法和模型预测框架。
2018-03-18 cs.SY eess.SY math.OC
Safety Verification of Stochastic Systems under Signal Temporal Logic Specifications
研究随机系统在信号时序逻辑规范下的验证问题，提出STL侵蚀策略，将概率验证转化为更严格的确定性验证，可与现有算法无缝集成，数值实验验证了其有效性。
2025-02-11 cs.FL cs.LO cs.SY
Backpropagation through Signal Temporal Logic Specifications: Infusing Logical Structure into Gradient-Based Methods
Stanford University（斯坦福大学）；Toyota Research Institute（丰田研究院）
提出了一种利用计算图计算信号时序逻辑（STL）公式的定量语义的方法，称为STLCG。STLCG提供了一个平台，使逻辑规范纳入机器人问题，受益于基于梯度的解决方案。具体来说，STL是一种功能强大、表达能力强的形式化语言，它可以指定连续系统和混杂系统产生的信号的空间和时间属性。STL的定量语义提供了一个鲁棒性度量，即，信号满足或违反STL规范的程度。在这项工作中，我们设计了一个系统的方法来翻译STL的鲁棒性公式到计算图。通过这种表示，并利用现成的自动微分工具，我们能够有效地通过STL鲁棒性公式进行反向传播，从而实现STL规范与机器人技术中使用的许多基于梯度的方法的自然和易于使用的集成。通过一些来自各种机器人应用的例子，我们证明了STLCG是通用的，计算效率高，并能够将人类领域的知识到问题的制定。
2021-12-27 cs.CL cs.LO cs.SY
An MILP Approach for Real-time Optimal Controller Synthesis with Metric Temporal Logic Specifications
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
本文提出一种混合整数线性规划方法，用于在动态环境中实时合成满足度量时序逻辑规范的控制器，通过优化性能指标确保系统行为正确。
2016-03-08 cs.RO cs.SY eess.SY
Neural Controller Synthesis for Signal Temporal Logic Specifications Using Encoder-Decoder Structured Networks
Osaka University（大阪大学）；National Institute of Informatics（国立信息学研究所）
本文提出了一种基于神经网络的信号时序逻辑（STL）规范控制综合方法。大多数以前的作品考虑训练一个控制器，只有一个给定的STL规范。然而，这些方法，需要重新训练的NN控制器，如果一个新的规范出现，需要得到满足，这导致大量的内存消耗和低效的训练。为了解决这个问题，我们建议通过引入编码器-解码器结构的NN与注意力机制来构建NN控制器。编码器将STL公式作为输入，并将其编码为适当的向量，解码器输出满足给定规范的控制信号。作为编码器，我们考虑三种NN结构：顺序，树结构和图形结构的NN。所有的模型参数都是以端到端的方式训练的，以最大限度地提高预期的鲁棒性，这是STL公式的定量语义。我们比较上述NN结构的控制性能，通过数值实验的路径规划问题，所提出的方法的有效性。
2022-12-10 cs.LG cs.SY eess.SY
Safe Reinforcement Learning with Probabilistic Guarantees Satisfying Temporal Logic Specifications in Continuous Action Spaces
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）
针对连续动作空间中RL缺乏安全保证的问题，提出“概率验证—RL性能优化—再验证”的三步安全RL流程，并在动态障碍规避任务中验证其可兼顾高效学习与时序逻辑概率安全。
2023-09-28 cs.RO cs.SY eess.SY
Control Synthesis using Signal Temporal Logic Specifications with Integral and Derivative Predicates
University of Minnesota（明尼苏达大学）
在许多应用中，信号的积分和导数携带有价值的信息（例如，在时间窗口上的累积成功、变化率）。在本文中，我们扩展了信号时序逻辑（STL）的表达能力，通过引入谓词，可以定义丰富的属性相关的积分和导数的信号。对于控制合成，新的谓词被编码成混合整数线性不等式，并用于制定一个混合整数线性规划，以找到一个轨迹，满足STL规范。我们讨论了使用新的谓词的好处，并说明他们在一个案例研究中显示的影响，新的谓词上的轨迹的自主机器人。
2021-03-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Formal Verification of Linear Temporal Logic Specifications Using Hybrid Zonotope-Based Reachability Analysis
本文提出用混合zonotope后向可达性分析构造时序逻辑树，以计算高效且能表示非凸、不相交几何形状的方式形式化验证自主系统的LTL规范。
2024-04-04 cs.LO cs.SY eess.SY
