AEROS：身体化された能力モジュールを備えた単一エージェント型の動作アーキテクチャ

要旨: ロボットシステムには、知能・能力・実行を統一的に整理するための、原理に基づいた抽象化が欠けています。既存のアプローチは、スキルをモノリシックなアーキテクチャに結合するか、機能を緩く連携したモジュールや複数エージェントに分解するかのいずれかであり、多くの場合、アイデンティティと制御権限のための一貫したモデルがありません。本論文では、ロボットは、インストール可能なパッケージによって能力が拡張される単一の持続的な知的主体としてモデル化されるべきであると主張します。この考えを AEROS（Agent Execution Runtime Operating System）として形式化します。ここでは、各ロボットが1つの持続的なエージェントに対応し、能力は Embodied Capability Modules（ECM）を通じて提供されます。各 ECM は実行可能なスキル、モデル、ツールをカプセル化しつつ、実行制約と安全性保証は、ポリシー分離されたランタイムによって強制されます。この分離により、モジュール化された拡張性、合成可能な能力の実行、一貫したシステムレベルの安全性が実現されます。私たちは、8つの実験（再計画、失敗からの回復、ポリシー強制、ベースライン比較、タスクをまたいだ汎用性、ECMのホットスワップ、アブレーション、失敗境界の解析）をカバーする、PyBulletシミュレーション上の参照実装を評価します。対象は、7自由度のFranka Pandaマニピュレータです。各条件あたり100回を超えるランダム化試行のもとで、AEROSは3つのタスクすべてにおいてベースラインに対して100%のタスク成功を達成します（BehaviorTree.CPPスタイルおよびProgPromptスタイルでは92--93%、フラットなパイプラインでは67--73%）。さらに、ポリシー層は無効な行動をすべてブロックし、誤受理は0です。ランタイム上の利点はタスク固有の調整なしでタスク横断的に一般化され、ECMはランタイムで読み込み可能であり、スワップ後の成功率は100%です。