論文の概要: SOTER on ROS: A Run-Time Assurance Framework on the Robot Operating
System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09707v1
- Date: Fri, 21 Aug 2020 22:48:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 22:22:39.756231
- Title: SOTER on ROS: A Run-Time Assurance Framework on the Robot Operating
System
- Title(参考訳): SOTER on ROS:ロボットオペレーティングシステムにおける実行時保証フレームワーク
- Authors: Sumukh Shivakumar, Hazem Torfah, Ankush Desai, Sanjit A. Seshia
- Abstract要約: SOTERは安全な分散移動ロボットシステムを構築するためのランタイム保証フレームワークである。
我々は、未知のコンポーネントや信頼できないコンポーネントを使用した場合であっても、SOTERを有効にするシステムが安全であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.358161704743753
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present an implementation of SOTER, a run-time assurance framework for
building safe distributed mobile robotic (DMR) systems, on top of the Robot
Operating System (ROS). The safety of DMR systems cannot always be guaranteed
at design time, especially when complex, off-the-shelf components are used that
cannot be verified easily. SOTER addresses this by providing a language-based
approach for run-time assurance for DMR systems. SOTER implements the reactive
robotic software using the language P, a domain-specific language designed for
implementing asynchronous event-driven systems, along with an integrated
run-time assurance system that allows programmers to use unfortified components
but still provide safety guarantees. We describe an implementation of SOTER for
ROS and demonstrate its efficacy using a multi-robot surveillance case study,
with multiple run-time assurance modules. Through rigorous simulation, we show
that SOTER enabled systems ensure safety, even when using unknown and untrusted
components.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ロボットオペレーティングシステム(ros)上に安全な分散移動ロボット(dmr)システムを構築するための実行時保証フレームワークであるsoterの実装を提案する。
dmrシステムの安全性は常に設計時に保証することはできない。
SOTERは、DMRシステムのランタイム保証のための言語ベースのアプローチを提供することによって、この問題に対処する。
SOTERは、非同期イベント駆動システムを実装するために設計されたドメイン固有言語であるP言語を使用して、リアクティブロボットソフトウェアを実装している。
複数の実行時保証モジュールを備えたマルチロボット監視ケーススタディを用いて,SOTER for ROSの実装とその有効性を示す。
厳密なシミュレーションにより、未知のコンポーネントや信頼できないコンポーネントを使用しても、SOTERを有効にするシステムが安全であることを示す。
関連論文リスト
- In-Context Experience Replay Facilitates Safety Red-Teaming of Text-to-Image Diffusion Models [97.82118821263825]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは目覚ましい進歩を見せているが、有害なコンテンツを生成する可能性はまだMLコミュニティにとって重要な関心事である。
ICERは,解釈可能かつ意味論的に意味のある重要なプロンプトを生成する新しい赤チームフレームワークである。
我々の研究は、より堅牢な安全メカニズムをT2Iシステムで開発するための重要な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T04:17:24Z) - ROS-LLM: A ROS framework for embodied AI with task feedback and structured reasoning [74.58666091522198]
非専門家による直感的なロボットプログラミングのためのフレームワークを提案する。
ロボットオペレーティングシステム(ROS)からの自然言語のプロンプトと文脈情報を活用する
我々のシステムは,大規模言語モデル (LLM) を統合し,非専門家がチャットインタフェースを通じてシステムにタスク要求を記述できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T08:28:38Z) - Learning Run-time Safety Monitors for Machine Learning Components [8.022333445774382]
本稿では、劣化データセットと機械学習を用いて、機械学習コンポーネントの安全モニタを作成するプロセスを紹介する。
作成した安全モニタは、MLコンポーネントと並行してASにデプロイされ、モデル出力に関連する安全リスクの予測を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T21:25:06Z) - MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and
Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy [68.7563053122698]
マルチモーダル冗長性(MMRNet)を用いた信頼度の高いオブジェクト検出・分割システムを提案する。
これは、マルチモーダル冗長の概念を導入し、デプロイ中のセンサ障害問題に対処する最初のシステムである。
システム全体の出力信頼性と不確実性を測定するために,すべてのモダリティからの出力を利用する新しいラベルフリーマルチモーダル整合性(MC)スコアを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T19:15:07Z) - Monitoring ROS2: from Requirements to Autonomous Robots [58.720142291102135]
本稿では,構造化自然言語で記述された要件から自律ロボットのランタイムモニタを生成するための形式的アプローチの概要について述べる。
当社のアプローチでは,Fletal Requirement Elicitation Tool (FRET) とランタイム検証フレームワークであるCopilotを,Ogma統合ツールを通じて統合しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T12:19:13Z) - Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions [60.26921219698514]
CBFをベースとした安全クリティカルコントローラのモデル不確実性を考慮した再構成を提案する。
次に、結果の安全制御器のポイントワイズ実現可能性条件を示す。
これらの条件を利用して、イベントトリガーによるオンラインデータ収集戦略を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T05:02:09Z) - A Compositional Approach to Verifying Modular Robotic Systems [1.385411134620987]
本稿では,ロボットオペレーティング・システム(ROS)を用いたロボットシステムにおけるノードの特定のための構成的アプローチについて述べる。
我々は,これらのノードレベルの契約の構成を容易にする推論ルールを導入し,システムレベルの特性を導出する。
また、ノードのFOL仕様をキャプチャし、この契約を実装にリンクする新しいDomain-Specific Language、ROS Contract Languageも提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T18:01:40Z) - An Empirical Analysis of the Use of Real-Time Reachability for the
Safety Assurance of Autonomous Vehicles [7.1169864450668845]
本稿では,1/10スケールのオープンソース自動運転車プラットフォームの安全性を確保するために,シンプルなアーキテクチャの実装にリアルタイムリーチビリティアルゴリズムを提案する。
提案手法では,システムの将来状態に対するコントローラの判断の影響に着目して,基盤となるコントローラを解析する必要性を抽象化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T11:12:29Z) - Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber
Physical Manufacturing System [78.60415450507706]
近年の予測機械学習の進歩は、製造における様々なユースケースに応用されている。
ほとんどの研究は、それに関連する不確実性に対処することなく予測精度を最大化することに焦点を当てた。
本稿では,機械学習における不確実性の原因を特定し,不確実性下での機械学習システムの成功基準を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T10:28:05Z) - Guidance on the Assurance of Machine Learning in Autonomous Systems
(AMLAS) [16.579772998870233]
自律システム(AMLAS)における機械学習の保証手法について紹介する。
AMLASは、一連の安全ケースパターンと、MLコンポーネントの開発に安全保証を統合するプロセスから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T15:41:57Z) - Runtime Safety Assurance Using Reinforcement Learning [37.61747231296097]
本稿では,安全でない状況を高精度に識別できるメタコントローラを設計することを目的とする。
我々は,RTSAの設計をマルコフ決定プロセス(MDP)と組み合わせ,強化学習(RL)を用いて解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T20:54:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。