Runtime Architecture and Task Plan Co-Adaptation for Autonomous Robots with Metaplan

要約

自律型ロボットは、現実世界に配備されるときに不確実性に対処できる必要があります。
ロボットがそのような環境で確実に動作できるようにするには、そのアーキテクチャとタスク プランの両方を適応させることができる必要があります。
アーキテクチャの適応とタスク プランの適応は相互に依存しているため、システムはランタイム アーキテクチャとタスク プランの同時適応を適用する必要があります。
この研究では、ランタイム アーキテクチャとタスク プランの協調適応を適用するために、ロボットとその環境のモデルを PDDL プランナーとともに利用する Metaplan を紹介します。
Metaplan は、さまざまなドメイン間で簡単に再利用できるように設計されています。
Metaplan は、自己適応型の無人水中車両のサンプルを使用して、ランタイム アーキテクチャとタスク プランの協調適応を首尾よく実行することが示されており、その再利用可能性は、それを地上の無人車両に適用することによって実証されています。

要約(オリジナル)

Autonomous robots need to be able to handle uncertainties when deployed in the real world. For the robot to be able to robustly work in such an environment, it needs to be able to adapt both its architecture as well as its task plan. Architecture adaptation and task plan adaptation are mutually dependent, and therefore require the system to apply runtime architecture and task plan co-adaptation. This work presents Metaplan, which makes use of models of the robot and its environment, together with a PDDL planner to apply runtime architecture and task plan co-adaptation. Metaplan is designed to be easily reusable across different domains. Metaplan is shown to successfully perform runtime architecture and task plan co-adaptation with a self-adaptive unmanned underwater vehicle exemplar, and its reusability is demonstrated by applying it to an unmanned ground vehicle.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google