論文の概要: A Knowledge-based Approach for the Automatic Construction of Skill
Graphs for Online Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08827v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 15:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-18 14:32:47.350368
- Title: A Knowledge-based Approach for the Automatic Construction of Skill
Graphs for Online Monitoring
- Title（参考訳）: オンラインモニタリングのためのスキルグラフの自動構築のための知識ベースアプローチ
- Authors: Inga Jatzkowski, Till Menzel, and Markus Maurer
- Abstract要約: 本稿では,スキルグラフ構築に関する専門知識を知識ベースに形式化し,構築プロセスを自動化することを提案する。
車両のODDのすべての変更はスキルグラフに反映され、構築されたスキルグラフの不整合とエラーが自動的に減少する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated vehicles need to be aware of the capabilities they currently
possess. Skill graphs are directed acylic graphs in which a vehicle's
capabilities and the dependencies between these capabilities are modeled. The
skills a vehicle requires depend on the behaviors the vehicle has to perform
and the operational design domain (ODD) of the vehicle. Skill graphs were
originally proposed for online monitoring of the current capabilities of an
automated vehicle. They have also been shown to be useful during other parts of
the development process, e.g. system design, system verification. Skill graph
construction is an iterative, expert-based, manual process with little to no
guidelines. This process is, thus, prone to errors and inconsistencies
especially regarding the propagation of changes in the vehicle's intended ODD
into the skill graphs. In order to circumnavigate this problem, we propose to
formalize expert knowledge regarding skill graph construction into a knowledge
base and automate the construction process. Thus, all changes in the vehicle's
ODD are reflected in the skill graphs automatically leading to a reduction in
inconsistencies and errors in the constructed skill graphs.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車は、現在持っている能力に気付く必要がある。
スキルグラフは、車両の能力とそれらの能力間の依存関係がモデル化されるアシルグラフである。
車両に必要なスキルは、車両が実行しなければならない行動と車両の運用設計領域(ODD)によって異なります。
スキルグラフは当初、自動走行車の現在の能力のオンライン監視のために提案された。
それらはまた、開発プロセスの他の部分、例えば、有用であることが示されています。
システム設計、システム検証。
スキルグラフの構築は、ガイドラインがほとんどなく、反復的で専門家ベースの手動プロセスです。
したがって、このプロセスは、特に車両の意図するODDのスキルグラフへの変更の伝播に関して、エラーや矛盾が生じやすい。
この問題を回避するために,知識ベースにスキルグラフ構築に関する専門知識を形式化し,構築プロセスを自動化することを提案する。
したがって、車両のODDのすべての変更はスキルグラフに反映され、構築されたスキルグラフにおける不整合とエラーが自動的に減少する。
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