Automated Robot Recovery from Assumption Violations of High-Level Specifications

要約

この論文では、ロボットがタスク実行中に高レベルの仕様の仮定違反から自動的に回復できるようにするフレームワークを紹介します。
障害回復のための追加の仮定を課すためにユーザーの介入に依存する以前の方法とは対照的に、私たちのアプローチは合成ベースの修復を利用して、実装時にタスクを修復する新しいロボットスキルを提案します。
私たちのアプローチは、タスクの実行中に環境の安全性の仮定の違反を検出し、観察された環境の動作を認めるために仮定を緩和し、タスクを完了するための新しいロボットのスキルを獲得します。
工場のようなシナリオで Hello Robot ストレッチを使用してアプローチを示します。

要約(オリジナル)

This paper presents a framework that enables robots to automatically recover from assumption violations of high-level specifications during task execution. In contrast to previous methods relying on user intervention to impose additional assumptions for failure recovery, our approach leverages synthesis-based repair to suggest new robot skills that, when implemented, repair the task. Our approach detects violations of environment safety assumptions during the task execution, relaxes the assumptions to admit observed environment behaviors, and acquires new robot skills for task completion. We demonstrate our approach with a Hello Robot Stretch in a factory-like scenario.

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