服务移动机器人上终端用户程序的自动故障恢复
机器人学
2019-09-09 v1
摘要
为使服务移动机器人发挥最大效用，必须让非专家甚至终端用户能够为其编程以执行新任务。无论采用何种编程方法（例如示教编程或传统编程），机器人任务程序的编写都具有挑战性，因为它们依赖于包括人机交互在内的多个动作的成功执行。不幸的是，交互容易失败，因为人类可能执行错误的动作（例如，当机器人的请求不明确时）。此外，当机器人无法直接观察人类动作时，它可能在故障发生数步之后才检测到。因此，编写容错的机器人任务超出了非专家的能力范围。本文提出了一种基于原则的方法，用于检测和恢复服务移动机器人上终端用户程序中发生的广泛故障类别。我们提出了一种两层机器人任务编程语言（RTPL）：1）专家机器人专家使用规范语言编写机器人动作和交互的概率模型；2）非专家随后为特定任务编写普通的顺序程序。RTPL 运行时系统顺序执行任务程序，同时利用概率模型构建一个贝叶斯网络，以追踪可能发生的、未被观察到的故障。如果观察到错误，RTPL 使用贝叶斯推理找出错误的可能根本原因，然后尝试重新执行程序的一部分以进行恢复。我们的实证结果表明，RTPL 1）允许简洁地编写复杂任务，2）正确识别故障的根本原因，3）允许多个任务从各种错误中恢复，而无需特定于任务的错误恢复代码。
引用
@article{arxiv.1909.02778,
title = {Automatic Failure Recovery for End-User Programs on Service Mobile Robots},
author = {Jenna Claire Hammond and Joydeep Biswas and Arjun Guha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02778},
year = {2019}
}