Simplification of Robotic System Model Analysis by Petri Net Meta-Model Property Transfer

要約

この論文では、ロボット システム階層ペトリ ネット (RSHPN) メタモデル プロパティを設計されたシステムのモデルに転送することによるロボット システム モデル解析の簡素化について説明します。
主な貢献には次のものが含まれます。 1) RSHPN メタモデル プロパティの分析。
２）ＲＳＨＰＮ解析を個々のペトリネットの解析に分解することにより、状態空間の爆発を低減する。
3) RSHPN メタモデルのプロパティを生成されたモデルに転送するため、新しいロボット システムを作成する際に RSHPN モデルを完全に再解析する必要がなくなります。
モデルのタスク依存部分のみを分析する必要があります。
このアプローチにより分析が合理化され、設計時間が短縮されます。
さらに、システム実装の強固な基盤となる仕様を作成します。
得られた結果は、ロボット システムの特性を分析するための貴重な正式なフレームワークとしてのペトリ ネットの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a simplification of robotic system model analysis due to the transfer of Robotic System Hierarchical Petri Net (RSHPN) meta-model properties onto the model of a designed system. Key contributions include: 1) analysis of RSHPN meta-model properties; 2) decomposition of RSHPN analysis into analysis of individual Petri nets, thus the reduction of state space explosion; and 3) transfer of RSHPN meta-model properties onto the produced models, hence elimination of the need for full re-analysis of the RSHPN model when creating new robotic systems. Only task-dependent parts of the model need to be analyzed. This approach streamlines the analysis thus reducing the design time. Moreover, it produces a specification which is a solid foundation for the implementation of the system. The obtained results highlight the potential of Petri nets as a valuable formal framework for analyzing robotic system properties.

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