Digital Twin Enabled Runtime Verification for Autonomous Mobile Robots under Uncertainty

要約

自律型ロボットが複雑で予測不可能な環境をナビゲートすることが増えるにつれ、不確実性の下でロボットの信頼性の高い動作を確保することが重要な課題となっています。
このペーパーでは、導入環境の不確実性によってもたらされる影響を軽減するための、自律移動ロボットのデジタル ツイン ベースの実行時検証を紹介します。
安全性とパフォーマンスのプロパティは、TeSSLa を使用してランタイム モニターとして指定および合成されます。
MQTT プロトコルを介した実行可能なデジタル ツインの統合により、ロボットの動作をリアルタイムで継続的に監視し、検証することが可能になります。
センサーのノイズや環境の変動などの不確実性の原因を調査し、それらがロボットの安全性とパフォーマンスに及ぼす影響を分析します。
大量の計算リソースを備えたクラウド上のデジタル ツインは、実際の状態を推定し、ロボットの動作の一貫性をチェックし、安全性やパフォーマンスの特性が侵害されそうになった場合に介入してそのような動作を無効にするウォッチドッグ モデルとして機能します。
実験解析では、不確実な環境における自律ロボットの動作の信頼性とロバスト性を確保し、実際の速度と予想される速度の間の高い整合性を確保し、その差がデフォルトのロボットと比較して最大 41% 削減されるという、提案されたアプローチの高い効率性が実証されました。
ナビゲーションコントロール。

要約(オリジナル)

As autonomous robots increasingly navigate complex and unpredictable environments, ensuring their reliable behavior under uncertainty becomes a critical challenge. This paper introduces a digital twin-based runtime verification for an autonomous mobile robot to mitigate the impact posed by uncertainty in the deployment environment. The safety and performance properties are specified and synthesized as runtime monitors using TeSSLa. The integration of the executable digital twin, via the MQTT protocol, enables continuous monitoring and validation of the robot’s behavior in real-time. We explore the sources of uncertainties, including sensor noise and environment variations, and analyze their impact on the robot safety and performance. Equipped with high computation resources, the cloud-located digital twin serves as a watch-dog model to estimate the actual state, check the consistency of the robot’s actuations and intervene to override such actuations if a safety or performance property is about to be violated. The experimental analysis demonstrated high efficiency of the proposed approach in ensuring the reliability and robustness of the autonomous robot behavior in uncertain environments and securing high alignment between the actual and expected speeds where the difference is reduced by up to 41\% compared to the default robot navigation control.

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