We study motion planning under Signal Temporal Logic (STL), a useful formalism for specifying spatial-temporal requirements. We pose STL synthesis as a trajectory optimization problem leveraging the STL robustness semantics. To obtain a differentiable problem without approximation error, we introduce an exact reformulation of the max and min operators. The resulting method is exact, smooth, and sound. We validate it in numerical simulations, demonstrating its practical performance.


翻译:本文研究在信号时序逻辑(STL)规范下的运动规划问题,该形式化方法为时空约束的规范描述提供了有效工具。我们将STL综合问题构建为基于STL鲁棒性语义的轨迹优化问题。为获得无近似误差的可微优化问题,我们提出了最大与最小算子的精确重构方法。所得方法具有精确性、光滑性与可靠性。通过数值仿真验证了该方法的实际性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

144页ppt《扩散模型》,Google DeepMind Sander Dieleman
专知会员服务
48+阅读 · 11月21日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员