[論文レビュー] A ROS multi-ontology references services: OWL reasoners and application prototyping issues

Luca Buoncompagni, Alessio Capitanelli+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2017

Semantic Web and Ontologies参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、ROSJava統合による拡張性・スレッドセーフなインターフェースを通じて、OWL推論エンジンをロボットアーキテクチャに統合するスケーラブルなマルチオントロジー・サービス、ARMORを提案する。この手法により、動的知識操作と推論が可能となり、同期、分散アクセス、注入されたサービスによる拡張可能な推論が可能になる。HRIおよび計画アプリケーションにおける実世界のオントロジーとOWL API互換性を用いた検証が行われた。

ABSTRACT

This paper introduces a ROS Multi Ontology References (ARMOR) service, a general-purpose and scalable interface between robot architectures and OWL reasoners. ARMOR addresses synchronisation and communication issues among heterogeneous and distributed software components. As a guiding scenario, we consider a prototyping approach for the use of symbolic reasoning in human-robot interaction applications.

研究の動機と目的

• OWLベースの記号的推論とROSロボットアーキテクチャとの間で標準化された汎用的統合が不足している問題に対処すること。
• 既存のROS意味的フレームワークが一時的な推論ソリューションに依存しており、高度な推論パラダイムをサポートしないという制限を克服すること。
• 人間-ロボット相互作用（HRI）シナリオにおいて、動的TBoxおよびABox推論を可能にし、実行時における信念の更新と学習を支援すること。
• 分散ROSコンポONENT間で一貫性を保証する複数のOWLオントロジーを管理するための柔軟で拡張可能かつスケーラブルなインターフェースを提供すること。
• ROSPlanなどのツールとの統合や、シーン学習のための注入サービスを介して、ロボティクスにおける意味的推論のプロトタイピングを支援すること。

提案手法

• ARMORは、OWL APIおよび推論エンジンのためのスレッドセーフでマルチオントロジー管理機能を備えたAMORライブラリを公開するROSJavaサービスとして実装されている。
• システムは、構造化されたコマンド（例：追加、削除、照会）を用いたROSメッセージベースのインターフェースを採用しており、リファレンス名によるクライアント識別と操作ターゲティングを可能にしている。
• 整合性を保証するためのマウント/アンマウントメカニズムを採用しており、同時に書き込みが発生しないようにしつつ、読み取り照会は許可している。
• 注入されたサービスを通じた手続きのインジェクションを可能としており、高度なユースケースに合わせたカスタムロジックを推論パイプラインに組み込むことが可能である。
• ROSパラメータサーバーを用いて標準的なROSコンポONENTと統合し、デバッグのためのGUIベースのオントロジー状態可視化もサポートしている。
• 工場ベースのインスタンス化により、複数のOWL推論エンジンをサポートしており、Pelletやその他の標準推論エンジンと互換性がある。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OWLベースの記号的推論を、ROSベースのロボットアーキテクチャに効果的かつ一貫的に統合する方法は何か？
• RQ2 リアルタイムロボットシステムにおいて、複数のOWLオントロジーにスケーラブルかつ分散的・同期的にアクセスするためのアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 HRIアプリケーションにおいて、動的TBox推論と実行時における信念分類をどのようにサポートできるか？
• RQ4 複数のコンポonentが共有オントロジーをアクセス・変更する場合、整合性を保証し、レースコンディションを回避するメカニズムは何か？
• RQ5 ARMORは、PDDL生成やデモからの学習などの高度な意味的推論のプロトタイピングをどの程度サポートできるか？

主な発見

• ARMORは、標準化されたROSメッセージインターフェースを用いて、ROSアーキテクチャ内での複数のOWLオントロジーの動的かつ同期的な操作と照会を成功裏に実現した。
• マウント/アンマウントメカニズムにより、実行時の一貫性チェックが可能であり、競合する変更を防止することで、並列アクセス時のデータ整合性を確保した。
• ROSPlanとの統合により、内部的な意味的データ構造がARMORに置き換えられ、高レベル計画パイプラインへの実現可能性が示された。
• 注入されたサービスの活用により、人間-ロボット相互作用シナリオでリアルタイムのシーン学習と信念分類が可能になった。ユーザーは会話によってロボットの信念を是正できた。
• 2018年ROS開発者会議でのチュートリアルを通じて、ARMORの実用性が実証され、トポロジカルマッピングやSLAMベースのナビゲーションを含む実際のロボティクスアプリケーションへの適用が確認された。
• OWL APIとの互換性および複数の推論エンジン（例：Pellet）のサポートにより、多様なロボットシステムにおける拡張性と長期的保守性が保証された。