[論文レビュー] ROSoClingo: A ROS package for ASP-based robot control

Benjamin Andres, Philipp Obermeier+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2013

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

ROSoClingo は、リアクティブなASPソルバ oClingo をロボットオペレーティングシステム（ROS）に統合するROSパッケージであり、行動、目標、環境変化に関する動的推論を通じて、宣言的で高水準なロボット制御を可能にする。このシステムは、センサフィードバックとアクション実行をROS通信チャネルを介してシームレスに統合し、リアルタイムでタスク計画を生成・適応可能にする。

ABSTRACT

Knowledge representation and reasoning capacities are vital to cognitive robotics because they provide higher level cognitive functions for reasoning about actions, environments, goals, perception, etc. Although Answer Set Programming (ASP) is well suited for modelling such functions, there was so far no seamless way to use ASP in a robotic environment. We address this shortcoming and show how a recently developed reactive ASP system can be harnessed to provide appropriate reasoning capacities within a robotic system. To be more precise, we furnish a package integrating the reactive ASP solver oClingo with the popular open-source robotic middleware ROS. The resulting system, ROSoClingo, provides a generic way by which an ASP program can be used to control the behaviour of a robot and to respond to the results of the robot's actions.

研究の動機と目的

• 高水準な推論と低水準なロボット制御の間のギャップを埋めるために、ロボットシステムにおけるAnswer Set Programming（ASP）の導入を目的とする。
• 新しい入力が与えられた際に完全な再解決を必要とする従来のASPソルバに欠けるリアクティブ機能を補完することを目的とする。
• リアクティブなASP推論をROSミドルウェアにシームレスで汎用的な形で統合することを目的とする。
• 動的環境や変化する目標に応じてロボット行動をリアルタイムで適応させることを目的とする。
• ASPとROSコンポONENT間の低水準統合の詳細を抽象化することで、開発の複雑さを低減することを目的とする。

提案手法

• oClingo（リアクティブなASPソルバ）をROSと統合し、ロボットシステムにおけるインクリメンタルでイベント駆動型の推論を可能にする。
• ROSトピックを用いた非同期通信を利用する：入力は、リクエストをASP入力ストリームに変換するカスタム入力フィーダーを通じてoClingoに供給される。
• oClingoのアンサー集合から得られるアクション計画をROSメッセージにカプセル化し、out_rosoclingoトピックに公開して実行を促す。
• ROSコンポonent（例：move_base）からの実行結果をin_rosoclingoトピック経由で受信し、_return述語を用いてoClingoにフィードバックする。
• 整合性制約（例：`:- not _action(...).`）を用いて、過去のアクションを将来の計画に保持し、計画の振動を回避する。
• ROSナビゲーションおよびアクションライブラリ（例：move_base, pickup, deliver）のインターフェース層を提供し、高水準なアクションをROSサービスクエリにマッピングする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアクティブなAnswer Set Programmingは、ROSのようなリアルタイムロボティクスミドルウェアにどのように効果的に統合できるか？
• RQ2 ASPベースの推論を用いて、オンラインセンサフィードバックや変化する目標に応じてタスク計画を生成・動的に適応させることは可能か？
• RQ3 oClingoをROSに統合することで、ロボットにおける高水準な認知的制御の実装における複雑さはどの程度低減されるか？
• RQ4 実行時における変更（例：タスクのキャンセル）に応じて、計画の更新やキャンセルはどのように処理されるか？
• RQ5 提案されたフレームワークは、多様な自律的ロボットシステムにおける高水準計画のための汎用的で再利用可能なコンponentとして機能できるか？

主な発見

• ROSoClingo は、新しい入力とフィードバックを段階的に更新することで、完全な再解決を回避し、インクリメンタルな更新を活用してリアルタイムでリアクティブな計画を実現した。
• システムはタスクキャンセルに応じてロボット行動を動的に適応する：`cancel(1)`リクエストを受信すると、oClingoが再計画を行い、最小限のアクション列を生成する。
• ロボットは状態遷移を正しく遂行する：オフィス3へのナビゲーション、キャンセル後にオフィス3で待機、その後オフィス4への新しい配送計画の実行—これにより、計画適応の強靭性が実証された。
• 低水準なROS通信の詳細が抽象化されており、開発者はASPにおける高水準な論理に集中できる。アクション実行はメッセージ送信により自動的に処理される。
• エンドツーエンドの宣言的制御が実現されている：目標はASPで指定され、計画はoClingoが生成し、アクションはROS経由で実行され、カスタムコードの最小限の実装で実現可能である。
• GazeboにおけるTurtleBotを用いた事例研究により、ナビゲーション、物体のピックアップ、配送を含む、実世界のロボットアプリケーションへのフレームワークの実用性が確認された。