論文の概要: Towards Bridging the Gap between High-Level Reasoning and Execution on Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00880v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 12:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:19:07.517168
• Title: Towards Bridging the Gap between High-Level Reasoning and Execution on Robots
• Title（参考訳）: ロボットの高レベル推論と実行のギャップを埋める
• Authors: Till Hofmann
• Abstract要約: 例えば、タスク計画やGologを使ったエージェントプログラミングによってアクションを推論する場合、ロボットのアクションは一般的に抽象的なレベルでモデル化される。 しかし、そのような動作をロボットで実行すると、もはや原始的とは見なされない。 本稿では,このギャップを埋めるためのいくつかのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6107298043931206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When reasoning about actions, e.g., by means of task planning or agent programming with Golog, the robot's actions are typically modeled on an abstract level, where complex actions such as picking up an object are treated as atomic primitives with deterministic effects and preconditions that only depend on the current state. However, when executing such an action on a robot it can no longer be seen as a primitive. Instead, action execution is a complex task involving multiple steps with additional temporal preconditions and timing constraints. Furthermore, the action may be noisy, e.g., producing erroneous sensing results and not always having the desired effects. While these aspects are typically ignored in reasoning tasks, they need to be dealt with during execution. In this thesis, we propose several approaches towards closing this gap.
• Abstract（参考訳）: 例えば、タスク計画やgologによるエージェントプログラミングによってアクションを推論する場合、ロボットのアクションは抽象レベルでモデル化され、オブジェクトを拾うといった複雑なアクションは決定論的効果と現在の状態のみに依存する前提条件を持つ原子プリミティブとして扱われる。 しかし、そのような動作をロボットで実行する場合、もはやプリミティブと見なすことはできない。 その代わり、アクション実行は、追加の時間的前提条件とタイミング制約を伴う複数のステップを含む複雑なタスクである。 さらに、アクションは、例えば誤検知結果を生成するなど、ノイズがあり、常に望ましい効果を持つとは限らない。 これらの側面は一般的に推論タスクでは無視されるが、実行時に対処する必要がある。 本稿では,このギャップを埋めるためのいくつかのアプローチを提案する。

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