[论文解读] Robot Design: Formalisms, Representations, and the Role of the Designer

Alexandra Q. Nilles, Dylan A. Shell+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2018

Modular Robots and Swarm Intelligence参考文献 16被引用 8

一句话总结

本文提出了一种形式化框架，通过整合形式化方法、极简性原则与以人为本的设计工具，实现机器人设计的自动化。文章认为当前机器人学的抽象层次不足以支持自动化，主张采用可执行模型与人机协同的交互式设计系统，以在利用计算推理探索设计权衡与约束的同时，赋能人类创造力。

ABSTRACT

The objective of this paper is to distill the following essential idea from the RSS 2016 Workshop on Minimality and Design Automation and the RSS 2017 Workshop on Minimality and Trade-offs in Automated Robot Design: The information abstractions popular within robotics, designed as they were to address insulated sub-problems, are currently inadequate for design automation. This paper's first aim is to draw together multiple threads---specifically those of formalization, minimality, automation, and integration---and to argue that robot design questions involve some of the most interesting and fundamental challenges for the discipline. While most efforts in automating robot design have focused on optimization of hardware, robot design is also inextricably linked to the design of the internal state of the robot, how that internal state interacts with sensors and actuators, and how task specifications are designed within this context. Focusing attention on those considerations is worthwhile for the study of robot design because they are currently in a critical intellectual sweet spot, being out of reach technically, but only just. The second ingredient of this paper forms a roadmap. It emphasizes two aspects: (1) the role of models in robot design, a reprise of the old chestnut about representation in robotics (namely, that "the world is its own best model"); (2) a consideration of the human-element within the envisioned scheme.

研究动机与目标

• 解决当前机器人学抽象层次在支持自动化机器人设计方面的不足。
• 将形式化方法、极简性原则与以人为本的设计工具整合进统一的机器人设计自动化框架中。
• 明确模型与表征在实现可扩展、正确且富有创造力的机器人设计过程中的作用。
• 指导自动化设计工具的开发，以在管理复杂性与权衡的同时支持人类创造力。
• 通过整合跨学科研讨会的洞见，为自动化机器人设计的未来研究制定路线图。

提出的方法

• 使用符号表示与形式化规范语言，将机器人学知识形式化为可执行模型。
• 应用极简性原则，确定完成任务所必需的最小硬件与计算能力配置。
• 设计交互式、人机协同的设计工具，支持查询、反馈与设计的迭代优化。
• 整合仿真、可视化与触觉反馈，以实现对部分设计的早期验证。
• 开发混合式设计工作流，使自动化系统能基于形式化验证与优化，建议修改或解决不一致问题。
• 创建多模态交互接口——包括图形化、文本化与程序化接口——以适配不同用户专业水平与设计阶段。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何扩展机器人学中的形式化抽象，以支持硬件与内部状态的自动化设计？
• RQ2 哪些传感器、执行器与计算能力的最小配置可使机器人完成特定任务？
• RQ3 如何有效将人类设计师整合进自动化设计流程中，同时不损害创造力或正确性？
• RQ4 模型与表征在实现可扩展且正确的机器人设计自动化中扮演何种角色？
• RQ5 不同交互模态（例如，视觉、文本、交互式仿真）如何影响自动化设计工具的可用性与有效性？

主要发现

• 当前机器人学的抽象层次不足以支持自动化，因为其未以机器可读、可执行的形式形式化。
• 形式化方法与可执行模型可实现对机器人性能、约束与权衡的自动化推理。
• 极简性研究揭示了机器人能力的理论边界，有助于识别完成任务所需的最小组件。
• 结合仿真、反馈与用户查询的交互式设计工具，显著提升了设计探索与错误检测能力。
• 人类设计师在高层规格定义、创造力发挥以及解决未明确或冲突的设计目标方面仍不可或缺。
• 将形式化方法与以人为本的设计工具相结合，可开启新型创造性探索形式，类似于数字音乐工具在作曲中的作用。