要約
ロボットの複雑な動作には、通常、複数のロボット技術と人工知能 (AI) の技術とコンポーネントの統合が必要です。
このような異種コンポーネントを一貫したシステムに統合し、同時にグローバルな特性と動作を保証することは、コグニティブ ロボティクスにとって重要な課題です。
正式なフレームワークを使用してコンポーネント間の相互作用をモデル化することは、この課題に対処するための重要なステップとなる可能性があります。
この論文では、既存の正式なフレームワーク [Clark et al., 2016] を拡張して、ロボット システムの複雑な統合推論動作をモデル化します。
象徴的な計画から政策と移行システムのオンライン学習まで。
さらに、新しいフレームワークにより、異なる推論コンポーネント間の相互作用のより柔軟なモデリングが可能になります。
要約(オリジナル)
Complex robot behaviour typically requires the integration of multiple robotic and Artificial Intelligence (AI) techniques and components. Integrating such disparate components into a coherent system, while also ensuring global properties and behaviours, is a significant challenge for cognitive robotics. Using a formal framework to model the interactions between components can be an important step in dealing with this challenge. In this paper we extend an existing formal framework [Clark et al., 2016] to model complex integrated reasoning behaviours of robotic systems; from symbolic planning through to online learning of policies and transition systems. Furthermore the new framework allows for a more flexible modelling of the interactions between different reasoning components.
arxiv情報
| 著者 | Bernhard Hengst,Maurice Pagnucco,David Rajaratnam,Claude Sammut,Michael Thielscher |
| 発行日 | 2023-10-18 23:53:51+00:00 |
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