Model-Based AI planning and Execution Systems for Robotics

要約

モデルベースの計画および実行システムは、多くの基本的なスキルを自動的に組み合わせることで多様なタスクを実行できる柔軟な自律ロボットを構築するための原則的なアプローチを提供します。
このアイデアは、現代のロボット工学とほぼ同じくらい古いです。
しかし、多様な汎用推論アーキテクチャが提案されていますが、現代のロボットプラットフォームと統合された汎用システムは、影響力のあるロスプランシステムから始まり、最近になっています。
それ以来、ロボットタスクレベルの制御用のモデルベースのシステムが増えています。
この論文では、既存のシステムに対処しようとする多様な設計の選択と問題、これまで提案されているさまざまなソリューションを検討し、将来の開発の道を示唆しています。

要約(オリジナル)

Model-based planning and execution systems offer a principled approach to building flexible autonomous robots that can perform diverse tasks by automatically combining a host of basic skills. This idea is almost as old as modern robotics. Yet, while diverse general-purpose reasoning architectures have been proposed since, general-purpose systems that are integrated with modern robotic platforms have emerged only recently, starting with the influential ROSPlan system. Since then, a growing number of model-based systems for robot task-level control have emerged. In this paper, we consider the diverse design choices and issues existing systems attempt to address, the different solutions proposed so far, and suggest avenues for future development.

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