由于促进了各种复杂的任务，因此异质自动机器人团队变得越来越重要。对于此类异质机器人，目前尚无一致的方法来描述每个机器人提供的功能。在制造领域，功能建模被认为是针对不同机器提供的语义模型功能的一种有希望的方法。这项贡献研究了如何将能力模型从制造应用到自主机器人领域，并提出了这种能力模型的方法。
translated by 谷歌翻译
Industry 4.0 envisions Cyber-Physical Production Systems (CPPSs) to foster adaptive production of mass-customizable products. Manufacturing approaches based on capabilities and skills aim to support this adaptability by encapsulating machine functions and decoupling them from specific production processes. At the 2022 IEEE conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), a special session on capability- and skill-based manufacturing is hosted for the fourth time. However, an overview on capability- and skill based systems in factory automation and manufacturing systems is missing. This paper aims to provide such an overview and give insights to this particular field of research. We conducted a concise literature survey of papers covering the topics of capabilities and skills in manufacturing from the last ten years of the ETFA conference. We found 247 papers with a notion on capabilities and skills and identified and analyzed 34 relevant papers which met this survey's inclusion criteria. In this paper, we provide (i) an overview of the research field, (ii) an analysis of the characteristics of capabilities and skills, and (iii) a discussion on gaps and opportunities.
translated by 谷歌翻译
在试图描述机器人的功能时，研究界充斥着技巧，动作，原子单位和其他人等词语。但是，对于使在工业场景中整合功能的可能性是必要的。这项工作通过结构化的审查方法，试图确定研究界的共同点和差异。通过这种方法，分析了210篇论文，并获得了三个主要结果。首先，绝大多数作者都同意基于任务，技能和原始的分类法。其次，调查最多的机器人的功能是挑选和地点。第三，以工业为导向的应用程序更多地集中于具有固定参数的简单机器人的功能，同时确保安全方面。因此，这项工作强调，未来的工作应使用基于任务，技能和原始的分类法来与现有文献保持一致。此外，在确保安全性的同时，需要在工业领域中进行进一步的研究。
translated by 谷歌翻译
机器人系统的长期自主权隐含地需要可靠的平台，这些平台能够自然处理硬件和软件故障，行为问题或缺乏知识。基于模型的可靠平台还需要在系统开发过程中应用严格的方法，包括使用正确的构造技术来实现机器人行为。随着机器人的自治水平的提高，提供系统可靠性的提供成本也会增加。我们认为，自主机器人的可靠性可靠性可以从几种认知功能，知识处理，推理和元评估的正式模型中受益。在这里，我们为自动机器人代理的认知体系结构的生成模型提出了案例，该模型订阅了基于模型的工程和可靠性，自主计算和知识支持机器人技术的原则。
translated by 谷歌翻译
资源有效的生产的越来越重要需要制造公司必须创造一个更具动态的生产环境，灵活的制造机器和流程。为了通过自动生产规划充分利用动态制造的这种潜力，机器的正式技能描述至关重要。然而，以手动方式生成这些技能描述是劳动密集型的，需要广泛的域名知识。在这一贡献中，引入了利用生产日志和工业本体通过感应逻辑编程的基于本体的半自动技能描述，并评估所提出的解决方案的益处和缺点。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。
translated by 谷歌翻译
增加制药实验室和生产设施的自动化水平起着至关重要的作用。然而，这一领域的特殊要求使其挑战适应其他行业中存在的尖端技术。本文概述了相关方法以及如何在制药行业中使用，特别是在发展实验室中。最近的进步包括能够处理能够处理复杂任务的灵活移动机械手。然而，由于接口的多样性，将来自许多不同供应商的设备集成到端到端的自动化系统中是复杂的。因此，在本文中考虑了各种标准化方法，提出了一种概念来进一步服用一步。该概念使具有视觉系统的移动操纵器能够“学习”每个设备的姿势，并利用来自通用云数据库的条形码 - 获取接口信息。该信息包括控制和通信协议定义以及操作设备所需的机器人操作的表示。为了定义与设备相关的动作，设备必须具有 - 除了条形码 - 作为标准的基准标记。在随访论文中的适当研究活动之后，将详细阐述该概念。
translated by 谷歌翻译
即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。
translated by 谷歌翻译
为了使机器人能够实现高级目标，工程师通常会编写应用现有专业技能的脚本，例如导航，对象检测和操纵以实现这些目标。编写好的脚本是具有挑战性的，因为它们必须智能平衡物理机器人的动作和传感器的固有随机性以及它拥有的有限信息。原则上，AI计划可用于应对这一挑战并自动生成良好的行为策略。但这需要通过三个障碍。首先，AI必须了解每个技能对世界的影响。其次，我们必须弥合了解技能的作用和其代码中使用的低级状态变量之间更抽象的级别之间的差距。第三，将所有组件绑在一起需要大量的集成工作。我们描述了一种将机器人技能集成到工作的自主机器人控制器中的方法，该机器人的机器人控制器计划其技能以完成指定任务并具有四个关键优势。 1）使用概率编程语言中的想法，我们的生成技能文档语言（GSDL）使代码文档更简单，紧凑，更具表现力。 2）表达抽象映射（AM）桥接了低级机器人代码和抽象AI计划模型之间的差距。 3）控制器可以使用任何正确记录的技能，而无需任何额外的编程工作，提供插头的经验。 4）POMDP求解器计划执行技能，同时适当地平衡了部分可观察性，随机行为和嘈杂的传感。
translated by 谷歌翻译
在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
translated by 谷歌翻译
我们将存储系统视为任何技术认知系统的关键组成部分，这些系统可以在弥合用于推理，计划和语义场景的高级符号离散表示之间弥合差距，以了解用于控制，用于控制。在这项工作中，我们描述了概念和技术特征，其中的内存系统必须与基础数据表示一起实现。我们根据我们在开发ARMAR类人体机器人系统中获得的经验来确定这些特征，并讨论实践示例，这些例子证明了在以人为中心的环境中执行任务的类人生物机器人的记忆系统应支持，例如多模式，内态性，异性恋，Hetero关联性，可预测性或固有的发作结构。基于这些特征，我们将机器人软件框架ARMARX扩展到了统一的认知架构，该架构用于Armar Humanoid Robot家族的机器人。此外，我们描述了机器人软件的开发如何导致我们采用这种新颖的启用内存的认知体系结构，并展示了机器人如何使用内存来实现内存驱动的行为。
translated by 谷歌翻译
自主机器人结合了各种技能，形成越来越复杂的行为，称为任务。尽管这些技能通常以相对较低的抽象级别进行编程，但它们的协调是建筑分离的，并且经常以高级语言或框架表达。几十年来，州机器一直是首选的语言，但是最近，行为树的语言在机器人主义者中引起了人们的关注。行为树最初是为计算机游戏设计的，用于建模自主参与者，提供了基于树木的可扩展的使命表示，并受到支持支持模块化设计和代码的重复使用。但是，尽管使用了该语言的几种实现，但对现实世界中的用法和范围知之甚少。行为树提供的概念与传统语言（例如州机器）有何关系？应用程序中如何使用行为树和状态机概念？我们介绍了对行为树中关键语言概念的研究及其在现实世界机器人应用中的使用。我们识别行为树语言，并将其语义与机器人技术中最著名的行为建模语言进行比较。我们为使用这些语言的机器人应用程序挖掘开源存储库并分析此用法。我们发现两种行为建模语言在语言设计及其在开源项目中的用法之间的相似性方面，以满足机器人域的需求。我们为现实世界行为模型的数据集提供了贡献，希望激发社区使用和进一步开发这种语言，相关的工具和分析技术。
translated by 谷歌翻译
生产公司在快速调整其生产控制到波动需求或不断变化的要求时面临问题。旨在在服务意义上封装生产功能的控制方法已经令人前途，以提高网络物理生产系统的灵活性。但是，这种方法的现有挑战是根据一套要求的提供功能来寻找生产计划，特别是当要求和提供的职能之间没有直接（即句法）匹配时。在这种情况下，它可以变得复杂，以找到可以安排到满足需求的计划中的那些功能。虽然生产规划有各种不同的方法，但灵活的生产造成了现有研究未涵盖的特定要求。在这一贡献中，我们首先捕获了灵活生产环境的这些要求。之后，给出了可以利用的当前人工智能方法来概述，以克服上述挑战。讨论符号AI规划以及基于机器学习的方法的方法，并最终与要求进行比较。根据这种比较，得到了研究议程。
translated by 谷歌翻译
为了在工业生产中更广泛地采用AI，足够的基础设施能力至关重要。这包括简化AI与工业设备的集成，对分布式部署，监视和一致的系统配置的支持。现有的IIOT平台仍然缺乏以开放的，基于生态系统的方式灵活整合可重复使用的AI服务和相关标准（例如资产管理壳或OPC UA）的功能。这正是我们采用高度可配置的基于低代码的方法来解决我们下一个级别的智能工业生产生产生产Ecosphere（IIP-Ecosphere）平台所解决的问题。在本文中，我们介绍了该平台的设计，并根据启用AI支持的视觉质量检查的演示者讨论了早期评估。在这项早期评估活动中，学到的见解和教训补充了这一点。
translated by 谷歌翻译
各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。
translated by 谷歌翻译
对生产系统的事件数据的分析是与行业4.0相关的许多应用程序的基础。但是，在该域中很常见异质性和不相交数据。结果，事件的上下文信息可能不完整或不正确地解释，从而导致次优分析结果。本文提出了一种根据事件数据的上下文（例如产品类型，过程类型或过程参数）访问生产系统事件数据的方法。该方法通过组合从数据库系统中提取过滤的事件日志：1）生产系统层次结构的语义模型，2）正式的过程描述和3）OPC UA信息模型。作为概念证明，我们使用基于OPC UA的机械伴侣规范的示例服务器演示了我们的方法。
translated by 谷歌翻译
负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了更轻松的项目及其范围的概念概述。更轻松地专注于通过半自治的移动操纵器在灾难反应方案中支持紧急部队。具体来说，我们检查了操作员对系统的信任以及其使用所产生的认知负荷。我们计划讨论不同的研究主题，探讨共享的自主权，互动设计和透明度与信任和认知负担如何相关。另一个目标是开发非侵入性方法，以使用多级方法在灾难响应的背景下连续衡量信任和认知负荷。该项目由多个学术合作伙伴进行，专门从事人工智能，互动设计和心理学，以及灾难响应设备的工业合作伙伴和最终用户，用于制定项目和实验实验。
translated by 谷歌翻译
尽管存在使用语义模型集成异构数据的方法，但这种语义模型通常不可能由现有软件工具使用。许多软件工具 - 尤其是在工程中 - 只有以更具成熟的数据互换格式（例如XML或JSON）导入和导出数据的选项。因此，如果需要在这种软件工具中使用语义模型中包含的信息，则需要自动将语义信息映射到互换格式中。我们旨在开发一种通用的映射方法，该方法使用户可以使用任意结构来创建语义信息转换为数据互换格式，该结构可以由用户定义。目前，这种映射方法正在详细阐述。在此贡献中，我们报告了针对从RDF转换为XML的最初步骤。首先，引入了映射语言，该语言允许将自动映射从本体学定义为XML。此外，还提供了能够执行此语言定义的映射的映射算法。使用用例进行评估，其中需要在3D建模工具中使用工程信息。
translated by 谷歌翻译
通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。
translated by 谷歌翻译