A Quantitative Autonomy Quantification Framework for Fully Autonomous Robotic Systems

要約

自律機能により、地球上および地球外の限られた人間の監視が許容される領域へのロボット システムの展開が容易になりますが、タスク要件と自律機能の間の対応関係を見つけることは依然として未解決の課題です。
その結果、自律性を定量化するための多くの方法が過去 30 年間にわたって提案されてきましたが、私たちの知る限り、これらはすべて自律性の変動のサブモードの特徴を認識しておらず、一部はグッドハートの法則に違反する測定基準に基づいています。
この論文では、完全自律モードに焦点を当て、タスク要件に基づいた定量的な自律性評価フレームワークを提案します。
このフレームワークは、ロボット タスクの特性を確立することから始まり、そこから 3 つの自律性指標、つまり、必要な機能セット、信頼性、応答性が導き出されます。
これらの特性は、最終的にはロボットが人間の熟練労働者に取って代わるという認識に基づいており、そこから人間の仕事とロボットのタスク特性の関係が確立されました。
さらに、自律性のレベルと程度という 2 つの部分からなる尺度として、指標を自律性にマッピングする数学関数も提示されます。
自律性のレベルと程度の区別は、自律性は単なる存在の問題ではなく、必要な能力の実行の問題でもあるという認識から生まれました。
このフレームワークは、路上での動的運転タスクにおける自動運転車と DARPA の地下チャレンジ ルール分析という 2 つのケーススタディで実証されています。
このフレームワークは、自律性を定量化するツールだけでなく、自律システムの開発者とユーザーに規制インターフェイスと共通言語も提供します。
最大の特徴は、オンライン実装時にシステムの整合性を監視できることです。

要約(オリジナル)

Although autonomous functioning facilitates deployment of robotic systems in domains that admit limited human oversight on our planet and beyond, finding correspondence between task requirements and autonomous capability is still an open challenge. Consequently, a number of methods for quantifying autonomy have been proposed over the last three decades, but to our knowledge all these have no discernment of sub-mode features of variation of autonomy and some are based on metrics that violet the Goodhart’s law. This paper focuses on the full autonomous mode and proposes a quantitative autonomy assessment framework based on task requirements. The framework starts by establishing robot task characteristics from which three autonomy metrics, namely requisite capability set, reliability and responsiveness are derived. These characteristics were founded on the realization that robots ultimately replace human skilled workers, from which a relationship between human job and robot task characteristics was established. Additionally, mathematical functions mapping metrics to autonomy as a two-part measure, namely of level and degree of autonomy are also presented. The distinction between level and degree of autonomy stemmed from the acknowledgment that autonomy is not just a question of existence, but also one of performance of requisite capability. The framework has been demonstrated on two case studies, namely autonomous vehicle at an on-road dynamic driving task and the DARPA subterranean challenge rules analysis. The framework provides not only a tool for quantifying autonomy, but also a regulatory interface and common language for autonomous systems developers and users. Its greatest feature is the ability to monitor system integrity when implemented online.

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