Robotic systems used in safety-critical industrial situations often rely on modular software architectures, and increasingly include autonomous components. Verifying that these modular robotic systems behave as expected requires approaches that can cope with, and preferably take advantage of, this inherent modularity. This paper describes a compositional approach to specifying the nodes in robotic systems built using the Robotic Operating System (ROS), where each node is specified using First-Order Logic (FOL) assume-guarantee contracts that link the specification to the ROS implementation. We introduce inference rules that facilitate the composition of these node-level contracts to derive system-level properties. We also present a novel Domain-Specific Language, the ROS Contract Language, which captures a node's FOL specification and links this contract to its implementation. RCL contracts can be automatically translated, by our tool Vanda, into executable monitors; which we use to verify the contracts at runtime. We illustrate our approach through the specification and verification of an autonomous rover engaged in the remote inspection of a nuclear site, and finish with smaller examples that illustrate other useful features of our framework.


翻译:用于安全关键工业场景的机器人系统通常依赖模块化软件架构,且日益包含自主组件。验证这些模块化机器人系统行为是否符合预期,需要能够应对(最好还能利用)这种内在模块性的方法。本文描述了一种对基于机器人操作系统(ROS)构建的机器人系统中的节点进行规约的组合方法——每个节点通过一阶逻辑(FOL)假设-保证契约进行规约,该契约将规约与ROS实现相连接。我们引入了推理规则,以促进这些节点级契约的组合,从而推导出系统级属性。此外,我们提出了一种新型领域特定语言——ROS契约语言(RCL),该语言捕获节点的FOL规约,并将此契约与其实现相连接。RCL契约可通过我们的工具Vanda自动转换为可执行监视器,我们利用这些监视器在运行时验证契约。我们通过一个参与核设施远程巡检的自主移动机器人的规约与验证实例展示了该方法,并辅以若干小型示例说明框架的其他实用特性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
最新内容
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
5+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员