This paper concerns the verification of continuous-time polynomial spline trajectories against linear temporal logic specifications (LTL without 'next'). Each atomic proposition is assumed to represent a state space region described by a multivariate polynomial inequality. The proposed approach samples a trajectory strategically, to capture every one of its region transitions. This yields a discrete word called a trace, which is amenable to established formal methods for path checking. The original continuous-time trajectory is shown to satisfy the specification if and only if its trace does. General topological conditions on the sample points are derived that ensure a trace is recorded for arbitrary continuous paths, given arbitrary region descriptions. Using techniques from computer algebra, a trace generation algorithm is developed to satisfy these conditions when the path and region boundaries are defined by polynomials. The proposed PolyTrace algorithm has polynomial complexity in the number of atomic propositions, and is guaranteed to produce a trace of any polynomial path. Its performance is demonstrated via numerical examples and a case study from robotics.


翻译:本文涉及根据线性时间逻辑规格( LTL 不含“ 下一步 ” ) 校验连续时间多球样条轨迹的核查。 假设每个原子主张代表多变量多元不平等所描述的国家空间区域。 提议的方法从战略角度对轨迹进行取样, 以捕捉每个区域过渡过程。 这产生一个叫“ 痕量” 的单词, 这符合既定的正规路径检查方法。 原始的连续时间轨迹只有在其痕量达到时才能显示为符合规格。 样点的一般地貌条件是, 确保任意连续路径的踪迹记录, 并给出任意的区域描述。 使用计算机代数技术, 开发一种痕量生成算法, 在多数值参数界定路径和区域边界时满足这些条件。 拟议的聚合轨迹算法在原子主张数量上具有多数值的复杂性, 并保证产生任何多球路径的痕迹。 其表现通过数字示例和机器人的案例研究得到证明。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月18日
Arxiv
8+阅读 · 2021年5月21日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员