已知尝试构建自主机器人依赖复杂的控制架构,通常使用机器人操作系统平台(ROS)实现。在这些系统中需要运行时适应,以应对组件故障,并使用动态环境引起的突发事件 - 否则,这些系统会影响任务执行的可靠性和质量。关于如何在机器人中构建自适应系统的现有提案通常需要重大重新设计控制架构,并依赖于对机器人社区不熟悉的复杂工具。此外,它们很难重复使用应用程序。本文介绍了MRO:基于ROS的机器人控制架构的运行时调整的基于模型的框架。 MRO使用域特定语言的组合来模拟架构变体,并捕获任务质量问题,以及基于本体的Mape-K和Meta-Contoil Visions的运行时适应的愿望。在两个现实ROS的机器人示范器中施加MRO的实验结果在特派团执行的质量方面,展示了我们的方法的好处,以及机器人应用程序的MROS的可扩展性和可重复性。
translated by 谷歌翻译