Краткое сравнение с пояснениями и возможными гибридными схемами.
1) Формулировка планирования (универсально)
- Планировочная задача можно задавать как кортеж $⟨S,A,T,s_0,G⟩$, где $S$ — состояние, $A$ — действия, $T(s,a,s^{\prime })$ — переходная модель, $s_0$ — начальное состояние, $G$ — множество целей. Целевая функция/стоимость плана часто задаётся как $c(\pi )={\sum }_{t}C(s_t,a_t)$ или через оптимальную функцию ценности (MDP) $V^{\ast }(s)={\min }_a\{C(s,a)+\gamma {\sum }_{s^{\prime }}P(s^{\prime }|s,a)V^{\ast }(s^{\prime })\}$.
2) Символический подход (логическое планирование, правила, PDDL, TAMP)
- Сильные стороны:
- Чёткость спецификации требований, жёсткие гарантии (корректность, достижимость целей, удовлетворение логических ограничений).
- Хорош для дискретных, структурированных задач с известной моделью (логистика, секвенирование задач).
- Позволяет формализовать и верифицировать безопасность и инварианты.
- Характерные методы (сайтификация в SAT/SMT, heuristic-search, classical planners) дают объяснимые планы и возможность оптимизации.
- Ограничения:
- Плохо масштабируется к большим непрерывным пространствам и высокодименсиональной сенсорике (восприятие, изображение).
- Требует точной модели переходов и пред/постусловий; когда модель частично неизвестна или стохастична — трудности.
- Сложность: классическое STRIPS-планирование — PSPACE-complete, при частичных наблюдениях/шумных моделях — резко возрастает сложность.
3) Нейросетевой подход (имитация, RL, end-to-end, дифференцируемое планирование)
- Сильные стороны:
- Обрабатывает сырой сенсорный вход (кадры, LIDAR), извлекает представления и масштабируется по опыту.
- Подходит для непрерывных действий и стохастичных сред; способен учиться из данных и опыта (политики, value-функции).
- Хорош для адаптации в реальном времени и обобщения на похожие сцены без ручной записи правил.
- Много вариантов ускорения (transfer learning, sim2real, модели мира).
- Ограничения:
- Требует большого количества данных/примеров или симуляций; обучение может быть нестабильно.
- Слабая интерпретируемость и отсутствие формальных гарантий безопасности/корректности.
- Часто плохо обобщает на долгоцепочечные дискретные задачи со сложной логикой (например строгие пред- и постусловия, ресурсные дедлоки).
4) Где что сильнее (robopics / logistics)
- Символический лучше:
- Высокоуровневое планирование задач (расписания, сериализация задач, распределение ресурсов).
- Когда нужны формальные гарантии (безопасность, соответствие регламенту).
- Небольшие дискретные графы состояния, когда модель доступна и точна.
- Нейросетевой лучше:
- Низкоуровневый контроль (контроллеры для манипуляции, траектории в непрерывном пространстве).
- Перцепция и обработки сенсорики; адаптация к шуму/вариативности.
- Среды с большой степенью стохастичности и частичной информацией, где модель трудна для ручного задания.
5) Варианты гибридных схем (конкретные паттерны)
- Иерархический подход (Task–Motion Planning, TAMP):
- Символический планировщик порождает последовательность высокоуровневых действий; за каждым действием стоит низкоуровневый нейронный контроллер или оптимизатор движения. Пример: символический план "поднести объект к месту" + NN для захвата и траектории.
- Обучаемые эвристики и ценности:
- Использовать нейросеть для оценки эвристики $h(s)$ или value-функции $V(s)$ внутри классического A*/search или MCTS, ускоряя поиск в больших дискретных пространствах.
- Моделирование переходов/наблюдений нейросетью:
- Учить модель мира $\hat{T}$ и/или фильтр наблюдений (belief updater), затем применять символический/оптимизационный планировщик на базе $\hat{T}$.
- Дифференцируемые/непрерывные планировщики:
- Value Iteration Networks, differentiable MPC: обучаемые компоненты встроены в оптимизацию; позволяют end-to-end обучение с компонентами планирования.
- Neuro-symbolic логика и ограничения:
- Интегрировать логические ограничения как мягкие/жёсткие условия в потери нейросети (DeepProbLog, Neural Theorem Provers, constraint layers), или использовать SMT-рутину для проверки и коррекции NN-решений.
- Обучение макро-действий (options, skills):
- Символьный план С использует макро-действия, которые представлены как обученные политики (NN). Планировщик работает в абстрактном дискретном пространстве.
- Безопасность через runtime monitoring:
- Нейросеть генерирует действие; символьный монитор/вёрх-управляющий проверяет ограничения и корректирует/блокирует небезопасные шаги.
6) Практические рекомендации
- Если модель известна, критичны гарантии и задачи дискретные → начать с символического планирования, при необходимости добавить NN для перцепции/контроля.
- Если домен с богатой сенсорикой/неполнотой или модель трудна → ориентироваться на нейросетевые методики, но интегрировать символические ограничения для безопасности/логики.
- Для масштабируемости и реальной роботы чаще всего оптимальна гибридная схема: символический планировщик для логики + NN для восприятия/низкоуровневого управления + NN-эвристики для ускорения поиска.
7) Заключение (одно предложение)
- Символьное планирование даёт объяснимость и формальные гарантии в структурированных задачах; нейросетевые методы дают гибкость, масштабируемость по сенсорике/динамике; наиболее практичные системы в robotics/logistics — гибриды, сочетающие высокоуровневую символику и низкоуровневые/оценочные нейросетевые компоненты.