[論文レビュー] PROSKILL: A formal skill language for acting in robotics

Félix Ingrand|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

AI-based Problem Solving and Planning被引用数 1

ひとこと要約

本論文では、ロボットアクティングのための形式的スキル言語ProSkillを紹介する。ProSkillは、Fiacre形式的枠組みに明確にマッピング可能であり、オフラインでのモデルチェックとオンラインでのランタイム検証を両立可能にする。主な貢献は、実際のドローン調査ミッション上で実証された統合実行および検証パイプラインであり、専門的なV&V知識を必要とせずに、形式的手法を用いて意味的整合性と安全性を保証する点にあり。

ABSTRACT

Acting is an important decisional function for autonomous robots. Acting relies on skills to implement and to model the activities it oversees: refinement, local recovery, temporal dispatching, external asynchronous events, and commands execution, all done online. While sitting between planning and the robotic platform, acting often relies on programming primitives and an interpreter which executes these skills. Following our experience in providing a formal framework to program the functional components of our robots, we propose a new language, to program the acting skills. This language maps unequivocally into a formal model which can then be used to check properties offline or execute the skills, or more precisely their formal equivalent, and perform runtime verification. We illustrate with a real example how we can program a survey mission for a drone in this new language, prove some formal properties on the program and directly execute the formal model on the drone to perform the mission.

研究の動機と目的

• 自律的ロボット意思決定に不可欠なロボットアクティングコンponentsにおける形式的検証の欠如に取り組むこと。
• 高レベルの計画と低レベルのロボット制御の間のギャップを、形式的で実行可能かつ検証可能なスキル言語を提供することで埋めること。
• 同じ形式的モデルを用いて、オフライン検証（モデルチェック）とオンラインランタイム検証を効果的に行えるようにすること。
• ドローンなどの実際のロボットプラットフォームへの実用的導入を可能にし、形式的保証を提供すること。
• 形式的検証を、形式的手法の専門知識が乏しいロボティクス研究者にも利用可能にするようにすること。

提案手法

• 制御構造（テスト、分岐、ループ、並列処理）と明示的な時間処理を備えた手続き型スキル言語としてProSkillを設計すること。
• ProSkillの基本的構成要素を、モデル化と検証のための厳密な数学的基盤を提供するFiacre形式的枠組みにマッピングすること。
• 仕様と実行の間の意味的整合性を保証するため、ProSkillからFiacreへの自動的かつ曖昧さのない翻訳を実施すること。
• モデルチェックを用いてオフライン検証を実施し、スキルモデルの論理的および時間的性質を検証すること。
• 実行時に形式的Fiacreモデルを直接実行することで、安全性の監視と強制をオンラインで実現すること。
• 形式的モデルを実際のドローンプラットフォームにデプロイし、形式的検証の保証のもとで調査ミッションを実行すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 手続き型スキル言語が、Fiacreのような検証可能な形式的枠組みに明確にマッピング可能であり、動作論的意味が保持されるか。
• RQ2 同じ形式的モデルに対して、オフラインのモデルチェックとオンラインのランタイム検証を効果的に適用できるか。
• RQ3 形式的検証を、形式的手法の専門知識が乏しいロボティクス研究者にとって実用的かつアクセス可能にすることができるか。
• RQ4 同じ形式的モデルを、検証と実際の実行の両方で使用できるか。
• RQ5 アクティング層に形式的手法を統合することで、自律的ロボットの安全性と信頼性がどの程度向上するか。

主な発見

• ProSkill言語は、曖昧さのない自動翻訳によりFiacreに明確にマッピングされ、仕様と実行の間で意味的整合性が保証された。
• オフラインモデルチェックにより、不変性の満たしや正しい状態遷移といった、複雑な時間的および論理的性質の検証が可能となった。
• ランタイム検証は実現可能で効果的であり、ドローンプラットフォーム上で100 Hzで形式的モデルを実行し、リアルタイムでの安全性監視を可能にした。
• 本アプローチは、実世界のドローン調査ミッションで成功裏に検証され、実際の状況におけるエンド・ツー・エンドの形式的検証を実証した。
• 設計とデプロイの間の意味的ギャップを解消するために、同一の形式的モデルを検証と実行の両方で使用した。
• 本フレームワークは拡張可能であり、行動ツリー や RMPL などの他の形式的枠組みへの適応も可能であり、形式的に検証されたアクティングコンponentsの広範な採用を可能にする。