Scenario Execution for Robotics: A generic, backend-agnostic library for running reproducible robotics experiments and tests

要約

ロボット工学システムのテストと評価は、システムが複雑であり、再現可能なロボット工学実験を行うためのツールが不足しているため、難しく、しばしば退屈な作業です。
さらに、利用可能なほぼすべてのツールは、特定のアプリケーション ドメイン、シミュレーター、またはミドルウェアに合わせて調整されています。
特に、自動運転の分野で一般的に行われているシナリオベースのテストは、ロボット工学の分野では十分にカバーされていません。
この論文では、体系的で再現可能かつ自動化可能なロボット工学実験を実施するための、バックエンドやミドルウェアに依存しない新しいアプローチ「ロボット工学のためのシナリオ実行」を提案します。
私たちのアプローチは、汎用シナリオ記述言語 OpenSCENARIO 2 およびビヘイビア ツリー上に構築された Python ライブラリとして実装されており、GitHub で公開されています。
広範な実験により、私たちのアプローチがバックエンドとして複数のシミュレーターをサポートし、スタンドアロンの Python ライブラリまたは ROS2 エ​​コシステムの一部として使用できることを実証しました。
さらに、私たちのアプローチにより、さまざまな値の範囲にわたるテストがどのように可能になるかを示します。
最後に、Scenario Execution for Robotics により、シナリオ記述ファイルへの最小限の適応でシミュレーション ベースの実験から現実世界の実験にどのように移行できるかを示します。

要約(オリジナル)

Testing and evaluation of robotics systems is a difficult and oftentimes tedious task due to the systems’ complexity and a lack of tools to conduct reproducible robotics experiments. Additionally, almost all available tools are either tailored towards a specific application domain, simulator or middleware. Particularly scenario-based testing, a common practice in the domain of automated driving, is not sufficiently covered in the robotics domain. In this paper, we propose a novel backend- and middleware-agnostic approach for conducting systematic, reproducible and automatable robotics experiments called Scenario Execution for Robotics. Our approach is implemented as a Python library built on top of the generic scenario description language OpenSCENARIO 2 and Behavior Trees and is made publicly available on GitHub. In extensive experiments, we demonstrate that our approach supports multiple simulators as backend and can be used as a standalone Python-library or as part of the ROS2 ecosystem. Furthermore, we demonstrate how our approach enables testing over ranges of varying values. Finally, we show how Scenario Execution for Robotics allows to move from simulation-based to real-world experiments with minimal adaptations to the scenario description file.

arxiv情報

著者 Frederik Pasch,Florian Mirus,Yongzhou Zhang,Kay-Ulrich Scholl
発行日 2024-09-11 08:07:56+00:00
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