Combining Quality of Service and System Health Metrics in MAPE-K based ROS Systems through Behavior Trees

要約

近年、ロボット工学の分野は、構造化された環境での動作から動的で予測不可能な設定の処理に大きな変化をもたらしました。
これらの課題に取り組むために、これらのシステムが実行時に予期せぬ状況に対応できるようにする自己適応システムの分野からの方法論が適用されています。
知識（MAPE-K）フィードバックループモデルをめぐる監視 – 分析 – 計画 – 解釈は、多くの場合、管理されたサブシステムの監視と適応を担当する管理サブシステムに実装される一般的なアプローチです。
この作業では、ロボットオペレーティングシステム2（ROS2）フレームワーク内の動作ツリー（BTS）に基づいて、MAPE-Kフィードバックループの実装を調査します。
マネージドとマネージャーのサブシステムを描写することにより、当社のアプローチはROSベースのシステムの柔軟性と適応性を高め、サービス品質（QOS）を満たすだけでなく、システムの健康メトリック要件、つまりROSノードと通信チャネルの可用性も確実にします。
実装により、特定のルールセット内で目的の動作を構成できるため、カスタムBTノードを必要とせずに新しい管理されたサブシステムにメソッドを適用できます。
空中知覚ユースケースを示すシステムに関するさまざまな実験を通じて、方法の有効性を実証します。
さまざまな障害ケースを評価することにより、認識品質の向上とシステムの可用性の両方を示します。
私たちのコードはオープンソースです

要約(オリジナル)

In recent years, the field of robotics has witnessed a significant shift from operating in structured environments to handling dynamic and unpredictable settings. To tackle these challenges, methodologies from the field of self-adaptive systems enabling these systems to react to unforeseen circumstances during runtime have been applied. The Monitoring-Analysis- Planning-Execution over Knowledge (MAPE-K) feedback loop model is a popular approach, often implemented in a managing subsystem, responsible for monitoring and adapting a managed subsystem. This work explores the implementation of the MAPE- K feedback loop based on Behavior Trees (BTs) within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. By delineating the managed and managing subsystems, our approach enhances the flexibility and adaptability of ROS-based systems, ensuring they not only meet Quality-of-Service (QoS), but also system health metric requirements, namely availability of ROS nodes and communication channels. Our implementation allows for the application of the method to new managed subsystems without needing custom BT nodes as the desired behavior can be configured within a specific rule set. We demonstrate the effectiveness of our method through various experiments on a system showcasing an aerial perception use case. By evaluating different failure cases, we show both an increased perception quality and a higher system availability. Our code is open source

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