Constraint-basierte Transformation abstrakter Handlungspläne in ausführbare Aktionen autonomer Roboter
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Zielstellung für das Projekt war die Erweiterung der Handlungssteuerung durch ein dediziertes Selbstmodell. Die Ausgangslage war geprägt durch die Möglichkeiten, dass abstrakte Handlungspläne spezifiziert und ausgeführt werden können, dabei jedoch die speziellen Besonderheiten und Eigenschaften des Systems außer Acht lassen. Das klassische Beispiel ist, dass ein Roboterarm vor Gebrauch kalibriert sein muss. Es hängt von der Eigenart des Roboterarms ab, wie lange z.B. diese Kalibrierung dauert. Aus Sicht der höheren Steuerung sind solche Details allerdings nicht relevant und werden im Allgemeinen wegabstrahiert. Bei der Ausführung auf einem realen System sind solche Details dann wiederum sehr relevant, da sie die Ausführung des konkreten Plans stark beeinflussen. Um solche plattformspezifischen Details in die Handlungssteuerung zu integrieren, wird ein explizites Selbstmodell erstellt, welches plattformspezifische Eigenschaften modelliert und entsprechende hardwarebedingte Constraints formuliert. Diese werden dann zur Laufzeit in den abstrakten Handlungsplan integriert und in ausführbare Handlungsdirektiven überführt. Das bedeutet für das Beispiel der Manipulatorkalibrierung, dass die Kalibrieraktion vor der Greifaktion in den Handlungsplan eingeführt werden muss und mögliche temporale Konflikte aufgelöst werden müssen, z.B. durch Verschiebung des Startzeitpunktes der Greifaktion. Durch das Projekt Contrakt sollte die Sprache Golog so erweitert werden, dass ein Selbstmodell und entsprechende Constraints formuliert und in ein ausführbares Roboterprogramm synthetisiert werden können. Daher wurde zunächst untersucht, wie temporale Aspekte in das Situationskalkül integriert werden konnte. Ausgangspunkt dafür war die Sprache ESG, die um MTL-Operatoren erweitert wurde. Die Verknüpfung ermöglicht die Formulierung von temporalen Contraints, wie sie in der Spezifikation von Roboter-Selbstmodellen Verwendung finden und führte zur Entwicklung des Sprache t-ESG. Zur Verarbeitung von temporalen Contraints wurde zum einen ein Online-Transformationsmechanismus auf Basis von Timed Automata untersucht, zum anderen wurde ein Offline-Verfahren basierend auf MTL-Synthese entwickelt. Dabei wird ein Controller synthetisiert, der für alle möglichen Ausführungen des Anwendungsprogramms entsprechende Systemaktionen hinzufügt und deren Zeitpunkte festlegt. Constraint-Netzwerke haben sich als unzureichendes Modell für das Transformationsproblem herausgestellt. Zwar können mit Constraint-Netzwerken die zeitliche Abfolge der Aktionen bestimmt werden, jedoch können keine zusätzlichen Aktionen der Systemebene erzwungen werden. Die vorgenannten Ergebnisse wurden in einer Implementierung eines neuen Golog-Interpreters zusammenführt. Der neue Interpreter golog++ erlaubt es, sowohl die Systemkomponenten als auch das High-level Handlungsprogramm zu spezifizieren und in ein optimiertes ausführbares Gesamtprogramm zu transformieren. Die Komponenten des Selbstmodells werden hierbei als Timed Automata in Golog spezifiziert und später gemeinsam mit dem High-level-Programm transformiert. Die Evaluation erfolgte hauptsächlich an den Robotern des Logisitik-Anwendung, da der Service- Roboter aufgrund von Hardwareproblemen nicht zur Verfügung stand. Es wurde in verschiedenen Szenarios wie z.B. dem Einschalten der Kamera oder das Kalibrieren des Arms vor Beginn des Greifvorgangs gezeigt, dass das beschriebene Verfahren tatsächlich zu robusten Handlungsdirektiven des Roboters führt. Die Evaluation hat ergeben, dass selbst bei Plänen mit 150 Aktionen in wenigen Sekunden ein transformierter Plan bestimmen werden kann und damit für die vorgesehenen Anwendungsfälle geeignet ist.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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A logic for specifying metric temporal constraints for golog programs. Proceedings of the 11th Cognitive Robotics Workshop 2018 (CogRob), number 2325 in CEUR Workshop Proceedings, Aachen, pages 36–46
Hofmann, T. and Lakemeyer, G.
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Constraint-based online transformation of abstract plans into executable robot actions. AAAI Spring Symposium 2018 on Integrating Representation, Reasoning, Learning, and Execution for Goal Directed Autonomy, Stanford, CA, USA
Hofmann, T., Mataré, V., Schiffer, S., Ferrein, A., and Lakemeyer, G.
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golog++ : An integrative system design. Proceedings of the 11th Cognitive Robotics Workshop 2018 (CogRob), number 2325 in CEUR Workshop Proceedings, Aachen, pages 29–35
Mataré, V., Schiffer, S., and Ferrein, A.
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Proceedings of the 11th Cognitive Robotics Workshop 2018 (CogRob), number 2325 in CEUR Workshop Proceedings, Aachen
Steinbauer, G. and Ferrein, A. (eds.)
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Controller synthesis for Golog programs over finite domains with metric temporal constraints. Poster at the 17th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning
Hofmann, T. and Lakemeyer, G.
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Integrating golog++ and ROS for Practical and Portable High-level Control. Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (2020), 692-699. American Geophysical Union (AGU).
Kirsch, Maximillian; Mataré, Victor; Ferrein, Alexander & Schiffer, Stefan
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Multi-Agent Goal Reasoning with the CLIPS Executive in the RoboCup Logistics League. Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (2021), 80-91. American Geophysical Union (AGU).
Hofmann, Till; Viehmann, Tarik; Gomaa, Mostafa; Habering, Daniel; Niemueller, Tim & Lakemeyer, Gerhard
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Portable High-level Agent Programming with golog++. Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (2021), 218-227. American Geophysical Union (AGU).
Mataré, Victor; Viehmann, Tarik; Hofmann, Till; Lakemeyer, Gerhard; Ferrein, Alexander & Schiffer, Stefan
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TACoS: A Tool for MTL Controller Synthesis. Lecture Notes in Computer Science (2021), 372-379. American Geophysical Union (AGU).
Hofmann, Till & Schupp, Stefan
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Transforming Robotic Plans with Timed Automata to Solve Temporal Platform Constraints. Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (2021, 8), 2083-2089. American Geophysical Union (AGU).
Viehmann, Tarik; Hofmann, Till & Lakemeyer, Gerhard
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Using Platform Models for a Guided Explanatory Diagnosis Generation for Mobile Robots. Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1908-1914. American Geophysical Union (AGU).
Habering, Daniel; Hofmann, Till & Lakemeyer, Gerhard
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Controlling timed automata against MTL specifications with TACoS. Science of Computer Programming, 225, 102898.
Hofmann, Till & Schupp, Stefan
