Guarantees for Real Robotic Systems: Unifying Formal Controller Synthesis and Reachset-Conformant Identification

要約

ロボット手術や人間とロボットの対話など、安全性が重要なシナリオでロボットが使用されることがますます増えています。
厳格なパフォーマンス基準を確保するには、ロボットが期待どおりに動作することを保証するための正式なコントローラー合成が有望な方向性です。
ただし、形式的に保証されたプロパティは、モデルが適切な場合にのみ実際のロボットに転送されます。
私たちは、リーチセット準拠モデルの特定とコントローラー合成を組み合わせることで、この問題に対処します。
リーチセット準拠モデルには実際のロボットの測定された動作がすべて含まれているため、モデルの安全特性が実際のロボットに反映されます。
トラッキングコントローラを合成する実際のロボットの実験により、伝達可能性を実証します。

要約(オリジナル)

Robots are used increasingly often in safety-critical scenarios, such as robotic surgery or human-robot interaction. To ensure stringent performance criteria, formal controller synthesis is a promising direction to guarantee that robots behave as desired. However, formally ensured properties only transfer to the real robot when the model is appropriate. We address this problem by combining the identification of a reachset-conformant model with controller synthesis. Since the reachset-conformant model contains all the measured behaviors of the real robot, the safety properties of the model transfer to the real robot. The transferability is demonstrated by experiments on a real robot, for which we synthesize tracking controllers.

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