ファジー・パスの論理

抽象: 今回、運動計画（MP）における仕様のための、時間論理の新しいファミリーを提案する。本研究は、定量的意味論を持つ実数値信号上の線形時間論理であり、サイバーフィジカルシステム、ロボティクス、そして特にロボットMPで広く普及している信号時相論理（STL）に基づいて構築されている。しかし提案する論理は、STLとは異なり、パスを第一級の存在として扱い、幾何と論理の関心事を分離する。これにより、より単純で理解しやすい式が得られるとともに、行動（挙動）に関する嗜好（preferences）も反映できる、より洗練された充足（satisfaction）の概念につながる。技術的には、この論理は、曖昧で時間変化する信号制約に基づいて構築されている。この表現力の高さにより、(i) 運動計画MPにおいて人間が与える仕様に対してより使いやすくなり、(ii) 他の論理よりもデモンストレーションからの仕様学習に適している。前者は、ロボットMPにおける従来型の検証スタイルにとって重要である。後者は、人間を意識したMPにおけるデータに基づくタスクの採掘や制御器合成において、重要性が認識されつつある。提案論理の利点を例で示し、複数のシナリオに対して枠組みの多用途性と柔軟性を明らかにする。最後に、試作実装を伴う学習アルゴリズムを提示し、モデル検査およびモニタリングの可能性について議論する。