STL约束下动作分布优化框架提出，仅仿真验证

Sadık Bera Yüksel 与 Derya Aksaray 提出一种规格感知的动作分布优化框架，可在不修改预训练机器人基础模型参数的情况下，于执行过程中强制满足一类信号时序逻辑（STL）约束。 该方法在每个决策步通过前向动力学推演剩余时域，计算满足硬 STL 可行性约束的最小修改动作分布，目标覆盖时间受限目标访问、顺序目标和持续安全条件等时空约束。作者称，现有基础模型多为数据驱动，缺乏约束满足的形式保证。 验证仅在仿真中进行：作者使用当前先进的机器人基础模型，跨多个环境和复杂规格测试，论文未报告实机结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。