論文の概要: A Multi-Level Corroborative Approach for Verification and Validation of Autonomous Robotic Swarms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15475v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 08:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:40:55.036801
• Title: A Multi-Level Corroborative Approach for Verification and Validation of Autonomous Robotic Swarms
• Title（参考訳）: 自律型ロボットスワムの検証と検証のための多層相関手法
• Authors: Dhaminda B. Abeywickrama, Suet Lee, Chris Bennett, Razanne Abu-Aisheh, Tom Didiot-Cook, Simon Jones, Sabine Hauert, Kerstin Eder,
• Abstract要約: 本稿では,自律型ロボット群を形式的に検証し,検証するための総合的マルチレベルモデリング手法を提案する。 検証に用いた我々の形式的マクロモデルでは,実際のシミュレーションから得られたデータによって特徴付けられる。 我々の研究は、実際のロボットを含む実験的な検証とフォーマルな検証を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9937570340630559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modelling and characterizing emergent behaviour within a swarm can pose significant challenges in terms of 'assurance'. Assurance tasks encompass adherence to standards, certification processes, and the execution of verification and validation (V&V) methods, such as model checking. In this study, we propose a holistic, multi-level modelling approach for formally verifying and validating autonomous robotic swarms, which are defined at the macroscopic formal modelling, low-fidelity simulation, high-fidelity simulation, and real-robot levels. Our formal macroscopic models, used for verification, are characterized by data derived from actual simulations, ensuring both accuracy and traceability across different system models. Furthermore, our work combines formal verification with experimental validation involving real robots. In this way, our corroborative approach for V&V seeks to enhance confidence in the evidence, in contrast to employing these methods separately. We explore our approach through a case study focused on a swarm of robots operating within a public cloakroom.
• Abstract（参考訳）: Swarm内の創発的な振る舞いをモデル化し、特徴付けることは、"保証"という観点で重要な課題を引き起こす可能性がある。 保証タスクは、標準の遵守、認証プロセス、モデルチェックのような検証と検証(V&V)メソッドの実行を含む。 本研究では, ロボット群を形式的に検証し, 検証を行うための総合的多段階モデリング手法を提案し, マクロな形式的モデリング, 低忠実度シミュレーション, 高忠実度シミュレーション, 実ロボットレベルで定義する。 我々の形式的マクロモデルでは、実際のシミュレーションから得られたデータによって特徴付けられ、異なるシステムモデル間での精度とトレーサビリティが保証される。 さらに,本研究は,実際のロボットによる形式検証と実験検証を組み合わせたものである。 このようにして、V&Vの相関的アプローチは、これらの手法を別々に採用するのとは対照的に、証拠の信頼性を高めることを目指している。 我々は,公営クロークルーム内で動作するロボット群に着目したケーススタディを通じて,我々のアプローチを探究する。

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