DAG-STL：信号時相論理（STL）仕様に基づくゼロショット軌道計画のための階層フレームワーク

arXiv cs.RO / 2026/4/21

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要点

本論文は、システムダイナミクスや環境構造が解析的に分からない状況でも、信号時相論理（STL）仕様に基づくゼロショット軌道計画を行うための階層フレームワーク「DAG-STL」を提案する。
DAG-STLは、論理的推論と軌道生成の実現を分離し、長期ホライズンのSTL目標を到達可能性・不変条件の進捗へ分解したうえで、到達可能性と時間の関係を学習した見積もりを用いて時刻付きウェイポイントを割り当てる。
割り当てられたウェイポイント間の軌道は拡散（ディフュージョン）ベースの生成器で合成し、グローバル計画をより短く・解きやすい部分問題へ分解する。
計画段階での正しさと実行可能性のギャップを埋めるために、ロールアウト不要の動的整合性指標、計算予算が有限な条件下で複数の仮説（ウェイポイント割当）を改善するいつでも中断可能な改良探索、さらに実行時のリカバリのための階層的オンライン再計画を導入する。
Maze2D、OGBench AntMaze、Cubeでの実験（加えてカスタム環境での最適化ベース参照）により、DAG-STLはロバスト性に基づく拡散の直接手法を大きく上回り、ナビゲーションとマニピュレーション双方の設定にまたがって汎化しつつ、明示的なシステムモデルに基づく最適化より計算面で優位性を保つことが示される。