论文提出全可微神经软符号框架用于感知任务规划
原文标题：A Fully Differentiable Neuro-Soft-Symbolic Framework for Perceptual Task Planning
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论文提出一种全可微的神经软符号框架，将视觉感知与任务规划纳入同一计算图，用连续软符号状态与可微 soft-T_P 转移算子保留感知不确定性。在 Blocksworld 上解决 40/40 LatPlan-40 与 596/600 PlanBench-600 任务，感知不确定性消融实验成功率从 59% 提升至 83%。
- 问题
- 感知规划中把感知离散成符号会丢失不确定性，且任务反馈无法回传感知。
- 方法
- 全可微神经软符号框架，用连续软符号状态与可微soft-T_P转移算子把感知和规划放进同一计算图。
- 结果
- Blocksworld上解决40/40 LatPlan-40与596/600 PlanBench-600；感知不确定性消融成功率从59%升至83%。
- 影响
- 让规划梯度反哺感知，为机器人任务规划提供更省算力且保留不确定性的端到端方案。
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全可微神经软符号框架在PlanBench-600解出596/600，感知不确定性消融成功率从59%升至83%。
- •将视觉感知与任务规划纳入同一计算图，用连续软符号状态和可微soft-T_P转移算子保留感知不确定性
- •Blocksworld上解出40/40 LatPlan-40任务，优于LatPlan的33/40
- •PlanBench-600解出596/600，优于推理模型基线的587/600，且计算与时间开销更低
- •感知不确定性消融：冻结感知时成功率59%，可微更新后提升至83%
为什么重要：证明规划梯度可反传优化感知参数，为机器人感知-规划一体化提供更省算力的可微方案。
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