[논문 리뷰] LAAIR: A Layered Architecture for Autonomous Interactive Robots

Yuqian Jiang, Nick Walker외 7명|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 08.

AI-based Problem Solving and Planning참고 문헌 18인용 수 11

한 줄 요약

LAAIR는 자율적 상호작용 로봇을 위한 혁신적인 계층적 아키텍처를 제안하며, 반응형 제어를 최상위 수준에 두어 인간 상호작용에 대한 반응성을 향상시키고, 동적 작업 실행과 반응형 및 탐색적 모드 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 이 아키텍처는 반응형 실행기, 탐색적 계획기, 표준화된 ROS 인터페이스를 갖춘 스킬 레이어를 통합하여, 장기적이고 인간이 존재하는 환경에서의 적응성 향상을 사례 연구를 통해 입증한다.

ABSTRACT

When developing general purpose robots, the overarching software architecture can greatly affect the ease of accomplishing various tasks. Initial efforts to create unified robot systems in the 1990s led to hybrid architectures, emphasizing a hierarchy in which deliberative plans direct the use of reactive skills. However, since that time there has been significant progress in the low-level skills available to robots, including manipulation and perception, making it newly feasible to accomplish many more tasks in real-world domains. There is thus renewed optimism that robots will be able to perform a wide array of tasks while maintaining responsiveness to human operators. However, the top layer in traditional hybrid architectures, designed to achieve long-term goals, can make it difficult to react quickly to human interactions during goal-driven execution. To mitigate this difficulty, we propose a novel architecture that supports such transitions by adding a top-level reactive module which has flexible access to both reactive skills and a deliberative control module. To validate this architecture, we present a case study of its application on a domestic service robot platform.

연구 동기 및 목표

• 목표 수행 중 실시간 인간 상호작용을 지원하는 데에 한계가 있는 전통적 하이브리드 로봇 아키텍처의 문제점을 해결하기 위해.
• 복잡한 장기 작업을 수행하는 동안에도 인간 명령과 간섭에 대한 반응성을 유지할 수 있도록 자율적 로봇을 가능하게 하기 위해.
• 반응형 및 탐색적 제어를 통합된 프레임워크 안에서 지원하는 유연하고 모듈식 소프트웨어 아키텍처를 설계하기 위해.
• 실세계 인간 중심의 로봇 플랫폼에서 아키텍처의 타당성과 효과성을 입증하기 위해.
• 표준화된 스킬 인터페이스를 통해 다양한 서비스 로봇 시스템 간의 소프트웨어 이식성과 재사용성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 아키텍처는 로봇 제어를 세 단계로 구성한다: 실시간 입력에 기반해 스킬을 순차적으로 실행하는 최상위 수준의 반응형 실행기.
• 작업가능성이 정적으로 분해되지 않을 경우 반응형 실행기가 이를 유도하여 복잡한 계획을 수행하는 탐색적 제어 모듈.
• 저수준 스킬은 ROS 액션 서버/클라이언트 추상화를 사용하여 표준화되고 비동기적으로 센서 및 액추에이터와 상호작용하도록 구현.
• 반응형 실행기는 스킬과 탐색적 제어기 모두에 직접 액세스하여 인간 상호작용에 빠른 반응을 가능하게 한다.
• 지식 기반은 작업과 관련된 정보를 저장하며, 운영자 신원과 환경 엔티티를 포함하여 모든 레이어에서 접근 가능하다.
• 스킬에는 자연어 이해를 위한 명령 대화 에이전트, 이동 가능한 장애물 탐지, 행동 트리 기반의 사람 따라가기 기능이 포함된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장기적인 작업 수행 중 인간 상호작용에 실시간 반응성을 지원할 수 있는 로봇 아키텍처는 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 자율적 로봇에서 반응형 제어와 탐색적 제어 간의 원활한 전환을 가능하게 하는 아키텍처 설계는 무엇인가?
• RQ3 통합된 아키텍처가 다이나믹하고 인간이 존재하는 환경에서 다양한 복잡한 작업을 얼마나 잘 지원할 수 있는가?
• RQ4 반응형 제어를 최상위 수준에 두는 것이 기존 하이브리드 아키텍처에 비해 시스템의 반응성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 제안된 아키텍처는 재사용 가능하고 모듈식 구성 요소를 갖춘 실세계 서비스 로봇 플랫폼에 효과적으로 적용될 수 있는가?

주요 결과

• LAAIR 아키텍처는 최상위 수준의 반응형 실행기가 스킬과 탐색적 계획기 모두를 직접 제어함으로써 동적이고 인간이 참여하는 상호작용을 성공적으로 지원한다.
• 사례 연구를 통해 아키텍처가 자연어 해석과 동적 작업 분해를 통해 '식당 테이블로 가서 내 책을 가져와'와 같은 다단계 복합 명령을 처리할 수 있음을 입증하였다.
• 행동 트리 기반의 사람 따라가기 기능을 통해 실시간으로 감지, 추적 및 주행 행동 간의 강력한 조율을 달성하였다.
• 표준화된 ROS 기반 스킬 인터페이스의 통합은 모ularity를 향상시키고, 특히 데이터 집약적인 작업에서 통신 오버헤드를 감소시켰다.
• 사전 정의된 템플릿을 사용한 명확화 대화 메커니즘을 통해 모호하거나 불완전한 명령을 효과적으로 해결하였다.
• 아키텍처는 다양한 로봇 플랫폼 간의 소프트웨어 이식성을 향상시키며, 사무실 로봇 플랫폼에서의 지속적인 구현을 통해 이를 입증하였다.