要約
自律型エージェントを現実のアプリケーションで効果的にするためには、ランタイムに判断する能力と、予測不可能で制御不能な事象に対する高度な適応性が必要である。事象に反応することはエージェントにとって基本的な能力であることに変わりはないが、エージェントが選択肢を探索し、最適な解決策を実行時に決定することを可能にするプロアクティブな行動によって、それを強化する必要がある。これは、エージェントに時間的制約や環境の変化に基づいて計画を再考させる熟慮プロセスの一部として、継続的な計画を必要とする。オンラインプランニングの文献では、解空間の部分的な探索に基づいて次の行動を選択するためのいくつかのアプローチが提案されている。本論文では、BDI連続時間計画フレームワークを提案し、インターリーブ計画と実行ループを用いることで、オンライン計画とBDI制御ループを統合する。このフレームワークは、ROS2ロボットフレームワークとJavaFFが提供する計画アルゴリズムを用いて実装されている。
要約(オリジナル)
Making autonomous agents effective in real-life applications requires the ability to decide at run-time and a high degree of adaptability to unpredictable and uncontrollable events. Reacting to events is still a fundamental ability for an agent, but it has to be boosted up with proactive behaviors that allow the agent to explore alternatives and decide at run-time for optimal solutions. This calls for a continuous planning as part of the deliberation process that makes an agent able to reconsider plans on the base of temporal constraints and changes of the environment. Online planning literature offers several approaches used to select the next action on the base of a partial exploration of the solution space. In this paper, we propose a BDI continuous temporal planning framework, where interleave planning and execution loop is used to integrate online planning with the BDI control-loop. The framework has been implemented with the ROS2 robotic framework and planning algorithms offered by JavaFF.
arxiv情報
| 著者 | Alex Zanetti,Devis Dal Moro,Redi Vreto,Marco Robol,Marco Roveri,Paolo Giorgini |
| 発行日 | 2023-09-01 08:27:44+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |