論文の概要: SkiROS2: A skill-based Robot Control Platform for ROS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17030v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 15:25:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 12:48:44.795092
- Title: SkiROS2: A skill-based Robot Control Platform for ROS
- Title（参考訳）: SkiROS2:ROSのためのスキルベースのロボット制御プラットフォーム
- Authors: Matthias Mayr, Francesco Rovida, Volker Krueger
- Abstract要約: ROS上でのスキルベースのロボット制御プラットフォームであるSkiROS2を紹介する。
SkiROS2は、自動タスク計画とリアクティブ実行のための階層化されたハイブリッドコントロール構造を提案する。
本研究では,SkiROS2を現場に関連付け,タスク計画,推論,多感覚入力,製造実行システムの統合,強化学習の3つの事例を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The need for autonomous robot systems in both the service and the industrial
domain is larger than ever. In the latter, the transition to small batches or
even "batch size 1" in production created a need for robot control system
architectures that can provide the required flexibility. Such architectures
must not only have a sufficient knowledge integration framework. It must also
support autonomous mission execution and allow for interchangeability and
interoperability between different tasks and robot systems. We introduce
SkiROS2, a skill-based robot control platform on top of ROS. SkiROS2 proposes a
layered, hybrid control structure for automated task planning, and reactive
execution, supported by a knowledge base for reasoning about the world state
and entities. The scheduling formulation builds on the extended behavior tree
model that merges task-level planning and execution. This allows for a high
degree of modularity and a fast reaction to changes in the environment. The
skill formulation based on pre-, hold- and post-conditions allows to organize
robot programs and to compose diverse skills reaching from perception to
low-level control and the incorporation of external tools. We relate SkiROS2 to
the field and outline three example use cases that cover task planning,
reasoning, multisensory input, integration in a manufacturing execution system
and reinforcement learning.
- Abstract（参考訳）: サービスと産業領域の両方における自律ロボットシステムの必要性はこれまで以上に大きい。
後者では、小さなバッチやプロダクションでの"バッチサイズ1"への移行は、必要な柔軟性を提供するロボット制御システムアーキテクチャの必要性を生み出した。
このようなアーキテクチャには十分な知識統合フレームワークがなければならない。
また、自律的なミッション実行をサポートし、異なるタスクとロボットシステム間の相互運用と相互運用を可能にする必要がある。
ROS上でのスキルベースのロボット制御プラットフォームであるSkiROS2を紹介する。
SkiROS2は、自動化タスク計画とリアクティブ実行のための階層化されたハイブリッドコントロール構造を提案し、世界状態とエンティティを推論するための知識ベースによってサポートされている。
スケジューリングの定式化は、タスクレベルの計画と実行をマージする拡張された振舞いツリーモデルに基づいている。
これにより、高いモジュール化と環境の変化に対する迅速な反応が可能になる。
プレ・ホールド・ポスト条件に基づくスキルの定式化により、ロボットプログラムを組織し、認識から低レベル制御、外部ツールの組み入れまで到達する多様なスキルを構成することができる。
我々はSkiROS2を現場に関連付け,タスク計画,推論,多感覚入力,製造実行システムの統合,強化学習の3つの事例を概説する。
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