Category Theory for Autonomous Robots: The Marathon 2 Use Case

要約

モデルベース システム エンジニアリング (MBSE) は、システムのライフサイクル全体でシステム表現を活用する方法論です。
形式モデルの使用は、過去数年間、ロボティクス エンジニアリングで勢いを増しています。
モデルはロボット設計において重要な役割を果たします。
それらは、機能の信頼性や適応回復力などの全体的な特性を達成するための基礎として機能し、モジュールの自動生産を容易にします。
エンジニアリング フェーズを超えて正式な概念化を使用することを提案し、実行時に活用できる正確なモデルを提供します。
この論文では、このようなロボットモデルを作成するための形式言語として、抽象化を記述するための数学的フレームワークであるカテゴリ理論の使用について検討します。
その実用的なアプリケーションを紹介するために、Marathon 2 の実験に基づいた具体的な例を紹介します。
ここでは、エンジニアがより信頼できる自律型ロボットを設計できるようにする、回復メカニズムを含むシステムの形式化の可能性を示します。
これにより、信頼性とパフォーマンスが向上します。

要約(オリジナル)

Model-based systems engineering (MBSE) is a methodology that exploits system representation during the entire system life-cycle. The use of formal models has gained momentum in robotics engineering over the past few years. Models play a crucial role in robot design; they serve as the basis for achieving holistic properties, such as functional reliability or adaptive resilience, and facilitate the automated production of modules. We propose the use of formal conceptualizations beyond the engineering phase, providing accurate models that can be leveraged at runtime. This paper explores the use of Category Theory, a mathematical framework for describing abstractions, as a formal language to produce such robot models. To showcase its practical application, we present a concrete example based on the Marathon 2 experiment. Here, we illustrate the potential of formalizing systems — including their recovery mechanisms — which allows engineers to design more trustworthy autonomous robots. This, in turn, enhances their dependability and performance.

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