論文の概要: Bayesian Learning for the Robust Verification of Autonomous Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08476v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 09:29:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:20:01.831770
• Title: Bayesian Learning for the Robust Verification of Autonomous Robots
• Title（参考訳）: 自律ロボットのロバスト検証のためのベイズ学習
• Authors: Xingyu Zhao, Simos Gerasimou, Radu Calinescu, Calum Imrie, Valentin Robu, David Flynn
• Abstract要約: 本フレームワークは,確認済みのロボットシステムの事前の知識と観察を利用して,事象の発生率の予測値範囲を学習する。 提案手法を水中インフラ検査・修理のための自律型ロボットミッションの検証事例に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.000098499868658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a novel Bayesian learning framework that enables the runtime verification of autonomous robots performing critical missions in uncertain environments. Our framework exploits prior knowledge and observations of the verified robotic system to learn expected ranges of values for the occurrence rates of its events. We support both events observed regularly during system operation, and singular events such as catastrophic failures or the completion of difficult one-off tasks. Furthermore, we use the learnt event-rate ranges to assemble interval continuous-time Markov models, and we apply quantitative verification to these models to compute expected intervals of variation for key system properties. These intervals reflect the uncertainty intrinsic to many real-world systems, enabling the robust verification of their quantitative properties under parametric uncertainty. We apply the proposed framework to the case study of verification of an autonomous robotic mission for underwater infrastructure inspection and repair.
• Abstract（参考訳）: 我々は,不確実な環境で重要な任務を遂行する自律ロボットの実行時検証を可能にする,新しいベイズ学習フレームワークを開発した。 本フレームワークは,検証されたロボットシステムの事前知識と観察を活用し,事象発生率の予測値の範囲を学習する。 システム運用中に定期的に観測されるイベントと、破滅的な障害や困難なワンオフタスクの完了といった特異なイベントの両方をサポートします。 さらに、学習したイベントレート範囲を用いて連続時間マルコフモデルをアレンジし、これらのモデルに定量的な検証を適用し、キーシステム特性の変動の予測間隔を計算する。 これらの間隔は多くの実世界の系に内在する不確実性を反映しており、パラメトリック不確実性の下での量的性質の堅牢な検証を可能にする。 提案手法を,水中インフラ検査・補修のための自律型ロボットミッションの検証事例に適用する。

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