Abstracting Noisy Robot Programs

要約

抽象化は、重要な側面を維持しながら不要な詳細を省略することを目的として、より粗い仕様によって低レベルのシステムを表すために一般的に使用されるプロセスです。
状況計算における抽象化に関する最近の研究は非確率論的領域に焦点を当ててきましたが、確率論的および動的システムの抽象化へのアプローチについて説明します。
確率的信念を伴う状況計算の変種に基づいて、おそらく非確率的基本動作理論によって、ノイズの多いアクチュエータとセンサーを使用した詳細な確率的基本動作理論を抽象化できるバイシミュレーションの概念を定義します。
そうすることで、不必要な詳細を省略し、実際の実行のために詳細なプログラムに戻すことができる抽象的な Golog プログラムを取得します。
これにより、ノイズの多いロボット プログラムの実装が簡素化され、確率論的問題に対して非確率論的推論手法 (計画など) を使用する可能性が開かれ、より理解しやすく説明しやすいドメイン記述が提供されます。

要約(オリジナル)

Abstraction is a commonly used process to represent some low-level system by a more coarse specification with the goal to omit unnecessary details while preserving important aspects. While recent work on abstraction in the situation calculus has focused on non-probabilistic domains, we describe an approach to abstraction of probabilistic and dynamic systems. Based on a variant of the situation calculus with probabilistic belief, we define a notion of bisimulation that allows to abstract a detailed probabilistic basic action theory with noisy actuators and sensors by a possibly non-stochastic basic action theory. By doing so, we obtain abstract Golog programs that omit unnecessary details and which can be translated back to a detailed program for actual execution. This simplifies the implementation of noisy robot programs, opens up the possibility of using non-stochastic reasoning methods (e.g., planning) on probabilistic problems, and provides domain descriptions that are more easily understandable and explainable.

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