論文の概要: A Model for Optimal Resilient Planning Subject to Fallible Actuators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11402v1
• Date: Sat, 18 May 2024 22:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:59:18.182349
• Title: A Model for Optimal Resilient Planning Subject to Fallible Actuators
• Title（参考訳）: フォールブルアクチュエータの最適弾力性設計モデル
• Authors: Kyle Baldes, Diptanil Chaudhuri, Jason M. O'Kane, Dylan A. Shell,
• Abstract要約: 我々は,Markov Decision Processes (MDP) フレームワーク内での故障を受けやすいアクチュエータによる計画の問題を定式化する。 このモデルは、利用駆動型故障とアクチュエータ故障の状態依存確率をキャプチャする。 我々は、構成が密接に関連する問題を生じさせるという観察を生かして、再使用による計算を省く機会を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.11583381961291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robots incurring component failures ought to adapt their behavior to best realize still-attainable goals under reduced capacity. We formulate the problem of planning with actuators known a priori to be susceptible to failure within the Markov Decision Processes (MDP) framework. The model captures utilization-driven malfunction and state-action dependent likelihoods of actuator failure in order to enable reasoning about potential impairment and the long-term implications of impoverished future control. This leads to behavior differing qualitatively from plans which ignore failure. As actuators malfunction, there are combinatorially many configurations which can arise. We identify opportunities to save computation through re-use, exploiting the observation that differing configurations yield closely related problems. Our results show how strategic solutions are obtained so robots can respond when failures do occur -- for instance, in prudently scheduling utilization in order to keep critical actuators in reserve.
• Abstract（参考訳）: コンポーネント障害を引き起こすロボットは、キャパシティの低下の下で、持続可能な目標を最大限に達成するために、行動に適応すべきである。 我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークで失敗するおそれのあるアクチュエーターを設計する際の問題を定式化する。 このモデルは、潜在的障害の推論と将来の制御不足の長期的影響を可能にするために、アクチベーター故障の有効利用駆動障害と状態依存確率をキャプチャする。 これは、失敗を無視する計画と定性的に異なる振る舞いをもたらす。 アクチュエータの故障として、組合せ的に多くの構成が生じる。 我々は、異なる構成が密接に関連する問題をもたらすという観察を生かして、再使用による計算を省く機会を見出した。 私たちの結果は、ロボットが障害が発生した時に応答できるように、戦略的ソリューションがどのように得られるかを示しています。

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