HAMERITTは、DARPA's Assured Neuro-Symbolic Reasoning and Learning (ANSR)プログラムの一環として開発された、シミュレーションベースの自律性ソフトウェアフレームワークである。HAMERITTは、ニューロシンボリックアルゴリズムの訓練、テスト、保証を支援することを目的としている。
HAMERITTは、4つのモジュールから構成されている。このうち、シナリオ&データ生成モジュールが中心的な役割を果たす。このモジュールには、ミッション目標の定義、シミュレーションの設定、シナリオのランダム化などのツールが含まれている。
HAMERITTは、2つのクラスのシナリオをサポートしている。エリア捜索シナリオは、関心領域(AOI)内のターゲットを探索するものである。ルート捜索シナリオは、ルート沿いまたはその周辺のターゲットを探索するものである。これらのシナリオには、ミッション目標、時空間制約、ターゲントの事前確率分布などの記号的情報が含まれている。
HAMERITTは、Microsoft社が開発したUAVシミュレータを使用している。このシミュレータは、ROS 2を介してロボット用APIを提供し、ニューラルデータとシンボリックデータを統合することができる。
HAMERITTは、ANSR プログラムの第1フェーズの中間評価のために、9,000を超えるシナリオバリエーションを生成した。これらのシナリオには、UAVの位置、高度、経路、気象条件、カメラノイズなどの変動が含まれている。また、動的なターゲットエンティティを含むルート捜索シナリオも含まれている。
今後の拡張として、ハイブリッドAIモデルの統合、より複雑なミッションの追加、自動シナリオ生成の強化、物理UAVプラットフォームへの移行などが計画されている。
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