論文の概要: Ontology-Driven Robotic Specification Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05456v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 08:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.852769
• Title: Ontology-Driven Robotic Specification Synthesis
• Title（参考訳）: オントロジー駆動型ロボット仕様合成
• Authors: Maksym Figat, Ryan M. Mackey, Michel D. Ingham,
• Abstract要約: 本稿では,高レベル目標と形式的かつ実行可能な仕様とのギャップを埋めることにより,安全・ミッションクリティカルなアプリケーションのためのロボットシステム工学について論じる。 提案手法は,ミッション,システム,サブシステムレベルでのモンテカルロシミュレーションを可能にする時間付きペトリネットを用いた階層的手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38233569758620045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses robotic system engineering for safety- and mission-critical applications by bridging the gap between high-level objectives and formal, executable specifications. The proposed method, Robotic System Task to Model Transformation Methodology (RSTM2) is an ontology-driven, hierarchical approach using stochastic timed Petri nets with resources, enabling Monte Carlo simulations at mission, system, and subsystem levels. A hypothetical case study demonstrates how the RSTM2 method supports architectural trades, resource allocation, and performance analysis under uncertainty. Ontological concepts further enable explainable AI-based assistants, facilitating fully autonomous specification synthesis. The methodology offers particular benefits to complex multi-robot systems, such as the NASA CADRE mission, representing decentralized, resource-aware, and adaptive autonomous systems of the future.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高レベル目標と形式的かつ実行可能な仕様とのギャップを埋めることにより,安全・ミッションクリティカルなアプリケーションのためのロボットシステム工学について論じる。 提案手法であるロボットシステムタスク・モデル変換手法(RSTM2)は,確率時間付きペトリネットを資源としたオントロジー駆動型階層的手法であり,ミッション,システム,サブシステムレベルでのモンテカルロシミュレーションを可能にする。 仮説的なケーススタディでは、RSTM2メソッドが不確実性の下でアーキテクチャ上の取引、リソース割り当て、パフォーマンス分析をどのようにサポートするかを示す。 オントロジーの概念はさらに説明可能なAIベースのアシスタントを可能にし、完全に自律的な仕様合成を容易にする。 この手法は、NASA CADREミッションのような複雑なマルチロボットシステムに特に利点をもたらし、将来の分散化、リソース認識、適応型自律システムを表している。

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