[论文解读] 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 4

一句话总结

ROSoClingo 是一个 ROS 包，将反应式 ASP 求解器 oClingo 集成到机器人操作系统中，通过动态推理动作、目标和环境变化，实现声明式、高层级的机器人控制。它使机器人能够实时生成并适应任务计划，通过 ROS 通信通道无缝集成传感器反馈与动作执行。

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.

研究动机与目标

• 通过在机器人系统中支持答案集编程（ASP），弥合高层推理与底层机器人控制之间的鸿沟。
• 解决传统 ASP 求解器缺乏反应能力的问题，这些求解器在新输入到达时需要完整重新求解。
• 为机器人应用提供一种无缝、通用的反应式 ASP 推理与 ROS 中间件集成方式。
• 支持机器人行为在动态环境和目标变化下的实时适应。
• 通过抽象化 ASP 与 ROS 组件之间的低层集成细节，降低开发复杂度。

提出的方法

• 将 oClingo（一种反应式 ASP 求解器）与 ROS 集成，实现在机器人系统中进行增量式、事件驱动的推理。
• 使用 ROS 主题实现异步通信：通过自定义输入馈送器将请求转换为 ASP 输入流，输入到 oClingo。
• 将 oClingo 的答案集中封装的动作计划转换为 ROS 消息，并通过 out_rosoclingo 主题发布以供执行。
• 通过 in_rosoclingo 主题接收来自 ROS 组件（如 move_base）的执行结果，并使用 _return 谓词将其反馈回 oClingo。
• 使用完整性约束（例如 `:- not _action(...).`）在未来的计划中保留过去动作，避免计划振荡。
• 提供接口层，将 ROS 导航和动作库（如 move_base、pickup、deliver）映射为 ROS 服务调用，实现高层动作到实际执行的转换。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将反应式答案集编程集成到像 ROS 这样的实时机器人中间件中？
• RQ2 能否使用基于 ASP 的推理，根据在线传感器反馈和目标变化，生成并动态调整机器人任务计划？
• RQ3 将 oClingo 集成到 ROS 中，在多大程度上降低了在机器人中实现高层认知控制的复杂度？
• RQ4 该系统如何处理因运行时变化（如任务取消）而引发的计划更新与取消？
• RQ5 所提出的框架能否作为通用、可重用组件，用于多样化自主机器人系统中的高层规划？

主要发现

• ROSoClingo 通过增量式更新求解器的新输入和反馈，成功实现了基于 ASP 的实时、反应式规划，避免了完整重新求解。
• 系统能动态适应任务取消：在收到 `cancel(1)` 请求后，oClingo 重新规划并生成一条新的、最简短的动作序列。
• 机器人正确地经历了状态转换——导航至 office3，任务取消后在 office3 等待，随后执行新的前往 office4 的配送计划，展示了稳健的计划适应能力。
• 该集成抽象了低层 ROS 通信细节，使开发者能够专注于 ASP 中的高层逻辑，动作执行通过消息传递自动处理。
• 系统支持端到端的声明式控制：目标在 ASP 中指定，计划由 oClingo 生成，动作通过 ROS 执行，整个流程仅需极少自定义代码。
• 在 Gazebo 中使用 TurtleBot 的案例研究证实了该框架在真实机器人应用中的可行性，包括在模拟办公室环境中实现导航、拾取物体和配送。