論文の概要: Proceedings Fourth International Workshop on Formal Methods for
Autonomous Systems (FMAS) and Fourth International Workshop on Automated and
verifiable Software sYstem DEvelopment (ASYDE)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13181v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 06:40:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 16:26:23.830993
- Title: Proceedings Fourth International Workshop on Formal Methods for
Autonomous Systems (FMAS) and Fourth International Workshop on Automated and
verifiable Software sYstem DEvelopment (ASYDE)
- Title(参考訳): 第4回自律システムのための形式的手法に関する国際ワークショップ(fmas)及び第4回自動検証ソフトウェアシステム開発に関する国際ワークショップ(asyde)
- Authors: Matt Luckcuck, Marie Farrell
- Abstract要約: 第4回自動システムのための形式的方法に関する国際ワークショップ(FMAS 2022)
第4回自動検証ソフトウェアsystem開発国際ワークショップ(ASYDE 2022)
第20回ソフトウェアエンジニアリング・フォーマルメソッド国際会議(SEFM'22)とベルリンのフンボルト大学で共同で開催。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This EPTCS volume contains the joint proceedings for the fourth international
workshop on Formal Methods for Autonomous Systems (FMAS 2022) and the fourth
international workshop on Automated and verifiable Software sYstem DEvelopment
(ASYDE 2022), which were held on the 26th and 27th of September 2022. FMAS 2022
and ASYDE 2022 were held in conjunction with 20th International Conference on
Software Engineering and Formal Methods (SEFM'22), at Humboldt University in
Berlin.
For FMAS, this year's workshop was our return to having in-person attendance
after two editions of FMAS that were entirely online because of the
restrictions necessitated by COVID-19. We were also keen to ensure that FMAS
2022 remained easily accessible to people who were unable to travel, so the
workshop facilitated remote presentation and attendance.
The goal of FMAS is to bring together leading researchers who are using
formal methods to tackle the unique challenges presented by autonomous systems,
to share their recent and ongoing work. Autonomous systems are highly complex
and present unique challenges for the application of formal methods. Autonomous
systems act without human intervention, and are often embedded in a robotic
system, so that they can interact with the real world. As such, they exhibit
the properties of safety-critical, cyber-physical, hybrid, and real-time
systems. We are interested in work that uses formal methods to specify, model,
or verify autonomous and/or robotic systems; in whole or in part. We are also
interested in successful industrial applications and potential directions for
this emerging application of formal methods.
- Abstract(参考訳): このeptcsには、2022年9月26日と27日に開催された第4回自律システムのための形式的手法に関する国際ワークショップ(fmas 2022)と第4回自動検証ソフトウェアシステム開発に関する国際ワークショップ(asyde 2022)の合同ワークショップが含まれている。
FMAS 2022とASYDE 2022は、ベルリンのハンボルト大学で第20回ソフトウェアエンジニアリング・フォーマルメソッド国際会議(SEFM'22)と共同で開催された。
FMASにとって、今年のワークショップは、新型コロナウイルス(COVID-19)の規制で完全にオンラインになったFMASの2つのエディションの後に、直接出席することへの回帰でした。
また、FMAS 2022が旅行できない人にも容易にアクセスできるようにしたいと考えており、ワークショップは遠隔でのプレゼンテーションと出席を円滑に進めた。
FMASの目標は、自律システムが提供するユニークな課題に対処するためにフォーマルな方法を使用している主要な研究者をまとめて、最近進行中の作業を共有することだ。
自律システムは高度に複雑であり、形式的手法の適用に特有の課題がある。
自律システムは人間の介入なしに行動し、しばしばロボットシステムに組み込まれ、現実世界と対話できるようにします。
そのため、それらは安全クリティカル、サイバー物理、ハイブリッド、リアルタイムシステムの特性を示す。
私たちは、自律型および/またはロボットシステムの特定、モデル化、検証にフォーマルな方法を使用する仕事に興味があります。
私たちはまた、産業応用の成功と、この新たな形式的手法の適用への潜在的な方向にも興味を持っています。
関連論文リスト
- Proceedings Sixth International Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.5633692733812872]
第6回国際自律システム形式的方法ワークショップ(FMAS 2024)の論文を含む。
FMAS 2024は、マンチェスター大学の主催する統合形式的方法に関する第19回国際会議(iFM'24)と共同で開催された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T11:21:22Z) - A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics [53.33976793493801]
私たちは、NeurIPS 2023カンファレンスでRobot Air Hockey Challengeを組織しました。
我々は、シム・トゥ・リアルギャップ、低レベルの制御問題、安全性問題、リアルタイム要件、実世界のデータの限られた可用性など、ロボット工学における実践的な課題に焦点を当てる。
その結果、学習に基づくアプローチと事前知識を組み合わせたソリューションは、実際のデプロイメントが困難である場合にデータのみに依存するソリューションよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T17:20:47Z) - Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving [59.705635382104454]
本稿では,E2E-ADシステムのマルチ能力をクローズドループで評価するための最初のベンチマークであるBench2Driveを紹介する。
我々は最先端のE2E-ADモデルを実装し、Bench2Driveで評価し、現状と今後の方向性について洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T09:12:30Z) - Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges,
Methodologies, and Opportunities [59.02391344178202]
ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。
総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、VFMの開発に重大な障害をもたらす。
本稿では、自動運転に特化したVFMを鍛造する上で重要な課題について述べるとともに、今後の方向性を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T01:57:24Z) - Proceedings Fifth International Workshop on Formal Methods for
Autonomous Systems [0.0]
FMAS 2023は第18回国際統合形式法会議(iFM'22)と共同開催
ワークショップ自体は、運河と並んで19世紀の毛布工場であるシュルテマ・ライデンで行われた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T14:20:56Z) - World Robot Challenge 2020 -- Partner Robot: A Data-Driven Approach for
Room Tidying with Mobile Manipulator [19.048572580336188]
パートナーロボットチャレンジ・イン・ワールド・ロボット・チャレンジ(WRC)2020は、実家環境におけるティディリングのタスクをベンチマークした。
我々は,複数のエッジケースに対応するためにデータ駆動型アプローチを活用した家庭用サービスロボットシステムを開発した。
我々のロボットシステムは、家庭環境における移動操作のためのデータ駆動型ロボットシステムの有効性と可能性を検証し、第2位を獲得した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T18:00:20Z) - Lifelong Learning Metrics [63.8376359764052]
DARPA Lifelong Learning Machines (L2M) プログラムは、人工知能(AI)システムの進歩を目指している。
本論文は、生涯学習シナリオを実行するエージェントのパフォーマンスの構築と特徴付けのためのフォーマリズムを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T16:29:14Z) - Proceedings Third Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.0]
このEPPTCS巻は、FMAS 2021(Formal Methods for Autonomous Systems)の第3回ワークショップの手続きを含んでいる。
FMAS 2021は、新型コロナウイルス(COVID-19)の規制への適応として、オンラインのスタンドアローンのイベントだった。
FMASのゴールは、フォーマルな方法を使って自律システムのユニークな課題に取り組む先進的な研究者を集結させることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T00:09:27Z) - NeBula: Quest for Robotic Autonomy in Challenging Environments; TEAM
CoSTAR at the DARPA Subterranean Challenge [105.27989489105865]
本稿では,TEAM CoSTARが開発したアルゴリズム,ハードウェア,ソフトウェアアーキテクチャについて述べる。
NeBula (Networked Belief-Aware Perceptual Autonomy) と呼ばれる当社の自律的ソリューションを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-21T19:42:26Z) - Proceedings Second Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.0]
FMASの目標は、正式な方法で自律システムの課題に取り組む先進的な研究者を集結させることだ。
私たちは、自律システムやロボットシステムを特定し、モデル化し、検証するための正式な方法を使うことに興味があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T13:08:57Z) - Learning to Generalize Across Long-Horizon Tasks from Human
Demonstrations [52.696205074092006]
Generalization Through Imitation (GTI) は、2段階のオフライン模倣学習アルゴリズムである。
GTIは、状態空間の共通領域で異なるタスクの軌道を示す構造を利用する。
GTIの第1段階では,異なる実演軌跡から行動を構成する能力を持つために交差点を利用する政策を訓練する。
GTIの第2段階では、ゴール指向エージェントをトレーニングして、新しいスタートとゴールの設定を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T02:25:28Z)
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。