[论文解读] Controlling Robots using Artificial Intelligence and a Consortium Blockchain

Vasco Lopes, Luı́s A. Alexandre+1 more|ArXiv.org|Mar 2, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 27被引用 26

一句话总结

本文提出了一种基于区块链的模块化架构，通过智能合约和预言机（Oracles）处理人工智能生成的数据，实现对机器人的实时速度控制，成功在抓取与放置任务中控制了UR3机器人。该系统通过将机器人事件和控制逻辑存储在联盟链上，确保了不可篡改性、去中心化和不可否认性。

ABSTRACT

Blockchain is a disruptive technology that is normally used within financial applications, however it can be very beneficial also in certain robotic contexts, such as when an immutable register of events is required. Among the several properties of Blockchain that can be useful within robotic environments, we find not just immutability but also decentralization of the data, irreversibility, accessibility and non-repudiation. In this paper, we propose an architecture that uses blockchain as a ledger and smart-contract technology for robotic control by using external parties, Oracles, to process data. We show how to register events in a secure way, how it is possible to use smart-contracts to control robots and how to interface with external Artificial Intelligence algorithms for image analysis. The proposed architecture is modular and can be used in multiple contexts such as in manufacturing, network control, robot control, and others, since it is easy to integrate, adapt, maintain and extend to new domains.

研究动机与目标

• 为解决协作和工业环境等场景中机器人系统缺乏安全、可审计和去中心化的控制机制的问题。
• 通过在区块链框架中引入外部数据处理器（预言机）集成人工智能技术，实现基于人工智能数据处理的实时、可信机器人控制。
• 提供一种模块化、可扩展的架构，支持任务分发、行为自适应和安全日志记录，且无需依赖专用机器人硬件。
• 证明利用联盟链作为去中心化账本存储机器人事件并使用智能合约执行控制逻辑的可行性。

提出的方法

• 系统使用联盟链作为防篡改账本，记录机器人事件、传感器数据和控制决策。
• 预言机使用人工智能算法处理外部数据（如摄像头图像），并将结果输入区块链。
• 区块链上的智能合约解析预言机提供的数据，并根据预设逻辑触发机器人动作。
• 该架构具有模块化特性，支持集成新型预言机以处理不同类型的数据（如图像分析、日志处理），以及新增用于行为控制的智能合约。
• 系统根据输入物料到达速率动态调整机器人速度，利用区块链中的实时数据执行控制策略。
• 在工业环境中使用私有、权限制的区块链环境，以降低延迟并提升验证速度。

实验结果

研究问题

• RQ1 联盟链能否有效用作机器人系统的安全、不可篡改和去中心化的控制层？
• RQ2 如何在区块链框架内通过预言机安全地集成人工智能驱动的数据处理（如图像分析）到机器人控制中？
• RQ3 区块链上的智能合约能否实现基于外部数据输入的实时、动态机器人行为调整？
• RQ4 所提出的架构在多类机器人应用中支持模块化、可扩展性和适应性的程度如何？
• RQ5 当输入速率变化时（如物料到达时间波动），系统如何保持一致性和响应性？

主要发现

• 所提出的架构成功在抓取与放置任务中控制了UR3机器人，根据物料到达节奏实现了实时速度调整。
• 在物料到达间隔变化的实验中（n = 5秒至40秒），系统保持了稳定的控制，机器人速度动态适应以维持效率。
• 当物料频繁到达时（n=5秒），机器人速度调整为每动作2秒；当间隔变长时（n=40秒），速度提升至每动作6秒，表现出良好的响应能力。
• 在实验D中，随着n每周期增加，机器人更频繁停止（速度=0），表明系统具备检测并响应环境变化的能力。
• 在多个5分钟测试运行中，系统表现出一致且可重复的行为，证实了其可靠性和稳定性。
• 该架构证明具有良好的可扩展性和模块化特性，支持在不修改核心组件的前提下集成新的预言机和智能合约。