[论文解读] Deploying Robots in Everyday Environments: Towards Dependable and Practical Robotic Systems

Alex Mitrevski, Santosh Thoduka+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2022

Healthcare Technology and Patient Monitoring被引用 6

一句话总结

本文提出了一种机器人黑箱与远程监控框架，以增强服务机器人在医院等动态、人机交互环境中部署的可靠性。通过实现非侵入式数据记录、实时组件监控以及基于BPMN的测试工作流界面的远程诊断，该系统提升了故障检测、诊断与远程可操作性——这对于在现实环境中实现低维护、实用化的机器人部署至关重要。

ABSTRACT

Robot deployment in realistic dynamic environments is a challenging problem despite the fact that robots can be quite skilled at a large number of isolated tasks. One reason for this is that robots are rarely equipped with powerful introspection capabilities, which means that they cannot always deal with failures in a reasonable manner; in addition, manual diagnosis is often a tedious task that requires technicians to have a considerable set of robotics skills. In this paper, we discuss our ongoing efforts - in the context of the ROPOD project - to address some of these problems. In particular, we (i) present our early efforts at developing a robotic black box and consider some factors that complicate its design, (ii) explain our component and system monitoring concept, and (iii) describe the necessity for remote monitoring and experimentation as well as our initial attempts at performing those. Our preliminary work opens a range of promising directions for making robots more usable and reliable in practice - not only in the context of ROPOD, but in a more general sense as well.

研究动机与目标

• 解决在缺乏专家监督的非结构化、有人参与环境中机器人可靠性的问题。
• 克服当前机器人系统缺乏内省能力且无法自主处理故障的局限性。
• 开发一种通用的、非侵入式数据记录解决方案（机器人黑箱），以支持故障后分析与系统诊断。
• 实现远程监控与实验，减少对现场技术人员的依赖，提升系统可维护性。
• 将组件监控、故障诊断与远程测试执行整合到一个统一且可扩展的框架中，以实现实际部署。

提出的方法

• 设计一种非侵入式数据记录器作为机器人黑箱，捕获系统状态转换与组件行为，而无需修改核心机器人软件。
• 实施持续的组件监控，通过状态通告机制实现实时异常检测。
• 开发一种远程监控界面，可视化显示组件状态、黑箱数据与系统健康状况，供远程操作员使用。
• 利用基于BPMN的标准化实验工作流实现远程测试执行，确保可重复性与一致性。
• 采用基于规则的诊断引擎，将日志数据与故障模式相关联，实现自动故障推理。
• 将该框架应用于多机器人医院运输系统（ROPOD），初期聚焦于单机器人监控，随后扩展至多机器人场景。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种非侵入式机器人黑箱，以在真实部署中记录关键系统状态，支持故障后分析？
• RQ2 在动态环境中运行的服务机器人中，哪些监控与诊断策略能有效检测并诊断组件故障？
• RQ3 当缺乏专家技术人员时，如何通过远程监控与标准化远程实验提升系统可维护性？
• RQ4 BPMN-based工作流建模在多大程度上能确保远程机器人测试与诊断的可重复性与清晰性？
• RQ5 将黑箱日志、组件监控与远程诊断集成，如何在实践中提升机器人系统的可靠性？

主要发现

• 机器人黑箱实现了对系统状态转换与组件行为的非侵入式、持续性日志记录，支持离线故障分析，且无需修改机器人软件。
• 持续通告状态的组件监控器提供了系统健康状况的实时可视化，可快速检测异常组件。
• 通过基于Web的远程监控界面，远程操作员可无需亲临现场即可访问黑箱数据、监控机器人状态并执行标准化测试。
• 基于BPMN的实验工作流确保了远程测试的可重复性，减少了人为错误，并使即使经验较少的现场操作员也能实现一致的诊断。
• 将日志记录、监控与远程诊断整合到单一框架中，显著提升了系统可靠性，并降低了对专家干预的依赖。
• 在模拟医院场景的实验室测试中，该方法的可行性已得到验证，后续计划在真实医院环境中长期部署，以验证存储与诊断性能。