論文の概要: Differentiable Ternary Temporal Logic Semantics with Polynomial Surrogate Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04662v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 17:21:58 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 21:15:15.149193
• Title: Differentiable Ternary Temporal Logic Semantics with Polynomial Surrogate Networks
• Title（参考訳）: ポリノミアルサロゲートネットワークを用いた3次時間論理意味論の微分
• Abstract要約: 時相論理は、デザイナーに、自律システムのための複雑な振る舞いとタスクのための正式な推論ツールを提供する。 最近の研究は、三項論理がロボットの振る舞いを推論するための有能な形式であることを示している。 本研究は,3次時間論理の確率的緩和を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.207917381770368
• License:
• Abstract: Temporal logic provides designers a formal reasoning tool for specifying complex spatio-temporal behaviors and tasks for autonomous systems. Many techniques exist for control synthesis according to temporal logic specifications, spanning a large variety of systems, including robotics. However, the vast majority of implementations are limited to Boolean temporal logics. Boolean temporal logic does not have an innate mechanism for quantifying abstention, rather verdicts are either definitively \textit{True} or \textit{False}. Recent work demonstrates that ternary logic is a capable formalism for reasoning about robotic behaviors, with the natural ability to classify uncertainty with the \textit{Unknown} literal. Ternary temporal logic is still in its infancy, with work limited to synthesis for linear systems and monitoring. This work proposes a probabilistic relaxation of ternary temporal logic that allows for value and gradient computation through the same network while retaining exact verdicts on actual data. The relaxed network can be used as an objective in gradient-based control synthesis for both offline and online robotic control applications. We demonstrate the utility of our framework with two robotic manipulator tasks, one offline and one online, involving intermediate checking and sequencing of subtasks to demonstrate the benefit of our approach in terms of correct and timely execution.
• Abstract（参考訳）: 時相論理は、自律システムのための複雑な時空間の振る舞いとタスクを特定するための公式な推論ツールを提供する。 時間論理仕様に従って制御合成を行う技術は、ロボット工学を含む様々なシステムにまたがる。 しかし、ほとんどの実装はブール時相論理に限られている。 ブール時相論理は、禁忌を定量化する固有のメカニズムを持っておらず、判定は決定的に \textit{True} か \textit{False} のいずれかである。 最近の研究は、三項論理がロボットの振る舞いを推論するための有能な形式であることを示し、自然に「textit{Unknown}」リテラルで不確かさを分類する能力を持っている。 第三次時相論理はまだ初期段階であり、線形システムや監視のための合成に限られている。 本研究は,3次時間論理の確率的緩和を提案し,実データに対する正確な検証を保ちながら,同一ネットワーク上での値と勾配の計算を可能にする。 この緩和されたネットワークは、オフラインとオンラインの両方のロボット制御アプリケーションのための勾配に基づく制御合成の目的として使用できる。 我々は,2つのロボットマニピュレータタスク,1つはオフライン,もう1つはオンラインで,サブタスクの中間チェックとシークエンシングによって,正しい実行とタイムリー実行というアプローチのメリットを実証する。

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