本研究では、ロボットが人間との対話を行う際に、安全性、反応性、環境変化への適応性を同時に実現する手法を提案する。
まず、ユーザが構造化言語で定義できる反応的時間論理(RTL)を用いて、ロボットの行動仕様を記述する。RTLでは、ロボットが制御可能な命題と制御不可能な命題を区別し、ロボットが環境変化に反応して適切な行動を取ることを表現する。
次に、RTLの仕様を満たすための離散的なタスクレベルの計画アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、オンラインで環境変化に適応しつつ、ロボットの行動系列を決定する。
さらに、この離散的なタスクレベルの計画と、連続的な動力学システムベースの動作計画を統合する。連続レベルでは、制御リアプノフ関数と制御バリア関数を用いて、安定かつ安全な動作を生成する。具体的には、(i)自律的な動力学システムによる複雑な(周期的な)動作と、(ii)時間制約付きタスクを表現するSignal Temporal Logicを扱う。
提案手法は、ホワイトボードの拭き掃除やマネキンの拭き掃除のタスクで実証され、環境変化や人間との相互作用に適応しつつ、安全性と安定性を維持することが示された。
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