Understanding Misconfigurations in ROS: An Empirical Study and Current Approaches

要約

ロボット オペレーティング システム (ROS) は、開発者が再利用可能な既製のコンポーネントからロボット ソフトウェア システムを構築できるようにする人気のフレームワークおよびエコシステムです。
システムは多くの場合、構成ファイルを介してコンポーネントをカスタマイズおよび接続することによって構築されます。
再利用可能なコンポーネントにより理論的には迅速なプロトタイピングが可能になりますが、開発者フォーラムでの多数の質問からも明らかなように、適切な構成と接続を確保することは困難です。
開発者は、個々のコンポーネントについてチェックされていない、明言されていないことが多い前提条件に従う必要があります。
これを怠ると、現場での導入時にのみ発見される構成ミスが発生する可能性があり、その時点でエラーが予測不可能で危険な動作につながる可能性があります。
構成ミスはソフトウェア エンジニアリングの幅広い文脈で研究されているにもかかわらず、ロボット ソフトウェア (特に ROS) は、潜在的に悲惨な結果をもたらすドメイン固有の課題を引き起こします。
ROS プロジェクトの信頼性を理解し、向上させるには、開発者が直面する構成ミスの種類を特定することが重要です。
そのために、Q&A プラットフォームである ROS Answers の調査を実行し、ROS 開発中に発生する構成ミスを特定して分類します。
次に、文献レビューを実施して、既存の検出技術によるこれらの構成ミスの範囲を評価します。
合計で、12 の上位カテゴリと 50 のサブカテゴリの構成ミスが見つかりました。
これらのカテゴリのうち、27 は既存の技術ではカバーされていません。
最後に、今後の作業でこれらの構成ミスに対処する方法について説明します。

要約(オリジナル)

The Robot Operating System (ROS) is a popular framework and ecosystem that allows developers to build robot software systems from reusable, off-the-shelf components. Systems are often built by customizing and connecting components via configuration files. While reusable components theoretically allow rapid prototyping, ensuring proper configuration and connection is challenging, as evidenced by numerous questions on developer forums. Developers must abide to the often unchecked and unstated assumptions of individual components. Failure to do so can result in misconfigurations that are only discovered during field deployment, at which point errors may lead to unpredictable and dangerous behavior. Despite misconfigurations having been studied in the broader context of software engineering, robotics software (and ROS in particular) poses domain-specific challenges with potentially disastrous consequences. To understand and improve the reliability of ROS projects, it is critical to identify the types of misconfigurations faced by developers. To that end, we perform a study of ROS Answers, a Q&A platform, to identify and categorize misconfigurations that occur during ROS development. We then conduct a literature review to assess the coverage of these misconfigurations by existing detection techniques. In total, we find 12 high-level categories and 50 sub-categories of misconfigurations. Of these categories, 27 are not covered by existing techniques. To conclude, we discuss how to tackle those misconfigurations in future work.

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