CMU 论文提出求解器充分符号化，降低机器人混合规划成本
Yiyuan Pan · hf · 2026-10-22
CMU、宾大的论文《What Makes a Good Symbol for Hybrid Discrete-Continuous Planning?》从推理算法视角重新审视机器人规划中的符号设计。
核心思路与贡献：
- 提出 usefulness（有用性）定义：好的符号应暴露出能简化原连续优化问题求解的离散承诺，在保持解质量的同时降低求解成本
- 在有限时域分段仿射系统上精确刻画 solver-sufficient symbolization（求解器充分符号化）概念，并开发反例引导的符号发明算法
- 将方法扩展到以通用神经网络作为能量函数的优化目标，证明求解器充分的符号可以从连续优化地形中归纳得出
- 仿真与真实机器人任务实验显示，所得符号降低求解成本、保持解质量，并提升可解释性
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