要約
この論文では、認知ロボティクスの概念を教育およびトレーニングするための、新しいクラウドベースのデジタル ツイン学習プラットフォームを紹介します。
ロボット工学に関する 1 回の講義のチュートリアルやコーディング課題を解決するためだけに、興味のある学習者や学生に新しいオペレーティング システムや大きくて壊れやすいソフトウェアを個人のラップトップにインストールすることを強制するのではなく、技術的なセットアップを避けてコンテンツに直接取り組む方が有益です。
認知ロボット工学のこと。
これを実現するために、著者らはコンテナ化テクノロジと Kubernetes を利用して、ロボット シミュレーション環境やロボット オペレーティング システム (ROS) に基づくソフトウェア コレクションなどのコンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび操作します。
Web ベースの統合開発環境 JupyterLab は RvizWeb および XPRA と統合されており、ロボット ソフトウェアと対話するためのユーザー フレンドリーな環境でセンサー データとロボットの動作をリアルタイムに視覚化できます。
この論文では、知識表現、推論、獲得と検索、タスク実行の教育におけるプラットフォームの応用についても説明しています。
著者らは、提案されたプラットフォームは認知ロボット工学の教育と研究にとって貴重なツールであり、これらの分野へのアクセスを民主化する可能性があると結論付けています。
このプラットフォームはすでにさまざまな学術コースで成功裏に採用されており、知識とスキルの開発を促進する上でその有効性が実証されています。
要約(オリジナル)
The paper presents a novel cloud-based digital twin learning platform for teaching and training concepts of cognitive robotics. Instead of forcing interested learners or students to install a new operating system and bulky, fragile software onto their personal laptops just to solve tutorials or coding assignments of a single lecture on robotics, it would be beneficial to avoid technical setups and directly dive into the content of cognitive robotics. To achieve this, the authors utilize containerization technologies and Kubernetes to deploy and operate containerized applications, including robotics simulation environments and software collections based on the Robot operating System (ROS). The web-based Integrated Development Environment JupyterLab is integrated with RvizWeb and XPRA to provide real-time visualization of sensor data and robot behavior in a user-friendly environment for interacting with robotics software. The paper also discusses the application of the platform in teaching Knowledge Representation, Reasoning, Acquisition and Retrieval, and Task-Executives. The authors conclude that the proposed platform is a valuable tool for education and research in cognitive robotics, and that it has the potential to democratize access to these fields. The platform has already been successfully employed in various academic courses, demonstrating its effectiveness in fostering knowledge and skill development.
arxiv情報
| 著者 | Arthur Niedźwiecki,Sascha Jongebloed,Yanxiang Zhan,Michaela Kümpel,Jörn Syrbe,Michael Beetz |
| 発行日 | 2024-04-19 14:31:01+00:00 |
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