Video: Analyse und Profiling von autonomen Roboteraufgaben über den gesamten Lebenszyklus
Im Kontext von Weltraummissionen und terrestrischen Anwendungsfällen werden sowohl die Missionsziele als auch die Aufgabenimplementierungen für autonome Roboter immer komplexer. Daher wird es immer schwieriger, das Erreichen der Aufgabenziele zu überwachen und die Korrektheit ihrer Umsetzung zu überprüfen. Um diese Probleme zu lösen, schlagen wir eine einheitliche Architektur vor, die die verschiedenen Beteiligten in den verschiedenen Phasen des Einsatzes unterstützt: 1) die Entwurfsphase; 2) die Laufzeitphase; 3) die Post-Mortem-Analysephase.
Darüber hinaus implementieren wir diese Architektur, indem wir unser Task-Programmier-Framework RAFCON um leistungsstarke Protokollierungs-, Debugging- und Profiling-Funktionen erweitern. Wir demonstrieren die Effizienz unseres Ansatzes im Rahmen der ROBEX-Mission, bei der die DLR Lightweight Rover Unit autonom mehrere Seismometer in einem unbekannten, unwegsamen Gelände am Ätna auf Sizilien einsetzte. Die Analyseergebnisse für einen Zustandsautomaten, der aus mehr als 1500 Zuständen und mehr als 1900 Übergängen besteht, werden vorgestellt. Abschließend ziehen wir einen Vergleich zwischen unserem Framework und verwandten Software-Tools.
Video: Analyse und Profiling von autonomen Roboteraufgaben über den gesamten Lebenszyklus
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Im Kontext von Weltraummissionen und terrestrischen Anwendungsfällen werden sowohl die Missionsziele als auch die Aufgabenimplementierungen für autonome Roboter immer komplexer. Daher wird es immer schwieriger, das Erreichen der Aufgabenziele zu überwachen und die Korrektheit ihrer Umsetzung zu überprüfen. Um diese Probleme zu lösen, schlagen wir eine einheitliche Architektur vor, die die verschiedenen Beteiligten in den verschiedenen Phasen des Einsatzes unterstützt: 1) die Entwurfsphase; 2) die Laufzeitphase; 3) die Post-Mortem-Analysephase.
Darüber hinaus implementieren wir diese Architektur, indem wir unser Task-Programmier-Framework RAFCON um leistungsstarke Protokollierungs-, Debugging- und Profiling-Funktionen erweitern. Wir demonstrieren die Effizienz unseres Ansatzes im Rahmen der ROBEX-Mission, bei der die DLR Lightweight Rover Unit autonom mehrere Seismometer in einem unbekannten, unwegsamen Gelände am Ätna auf Sizilien einsetzte. Die Analyseergebnisse für einen Zustandsautomaten, der aus mehr als 1500 Zuständen und mehr als 1900 Übergängen besteht, werden vorgestellt. Abschließend ziehen wir einen Vergleich zwischen unserem Framework und verwandten Software-Tools.
Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0)
Länge: 00:05:07