論文の概要: Integrating AI Planning Semantics into SysML System Models for Automated PDDL File Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06714v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 08:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.04626
• Title: Integrating AI Planning Semantics into SysML System Models for Automated PDDL File Generation
• Title（参考訳）: 自動PDDLファイル生成のためのAIプランニングセマンティックスをSysMLシステムモデルに統合する
• Authors: Hamied Nabizada, Tom Jeleniewski, Lasse Beers, Maximilian Weigand, Felix Gehlhoff, Alexander Fay,
• Abstract要約: 本稿では,計画ドメイン定義言語(PDDL)に基づく計画意味論のシステムモデルへの直接統合を可能にするSysMLプロファイルを提案する。 再利用可能なステレオタイプは、型、述語、関数、アクションといった主要なPDDL概念に対して定義されている。 このアプローチは、自動およびモデルベースの計画記述の生成をサポートし、エンジニアリング設計におけるシステムモデリングとAI計画の間の再利用可能なブリッジを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.00992105646957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a SysML profile that enables the direct integration of planning semantics based on the Planning Domain Definition Language (PDDL) into system models. Reusable stereotypes are defined for key PDDL concepts such as types, predicates, functions and actions, while formal OCL constraints ensure syntactic consistency. The profile was derived from the Backus-Naur Form (BNF) definition of PDDL 3.1 to align with SysML modeling practices. A case study from aircraft manufacturing demonstrates the application of the profile: a robotic system with interchangeable end effectors is modeled and enriched to generate both domain and problem descriptions in PDDL format. These are used as input to a PDDL solver to derive optimized execution plans. The approach supports automated and model-based generation of planning descriptions and provides a reusable bridge between system modeling and AI planning in engineering design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,計画ドメイン定義言語(PDDL)に基づく計画意味論のシステムモデルへの直接統合を可能にするSysMLプロファイルを提案する。 再利用可能なステレオタイプは、型、述語、関数、アクションといった主要なPDDL概念に対して定義されている。 このプロファイルは、SysMLモデリングプラクティスに合わせてPDDL 3.1のBackus-Naur Form (BNF) の定義に由来する。 航空機製造におけるケーススタディは、そのプロファイルの適用を実証している: 交換可能なエンドエフェクタを持つロボットシステムは、PDDL形式でドメイン記述と問題記述の両方を生成するためにモデル化され、強化される。 これらはPDDLソルバへの入力として使われ、最適化された実行計画が導出される。 このアプローチは、自動およびモデルベースの計画記述の生成をサポートし、エンジニアリング設計におけるシステムモデリングとAI計画の間の再利用可能なブリッジを提供する。

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