Обработка знаний для роботов

KnowRob (обработка знаний для роботов) — это система, которая сочетает в себе методы представления и рассуждения знаний для получения и закрепления знаний. Эта система является основой openEASE. Оба разрабатываются в Институте искусственного интеллекта Бременского университета , Германия .

Рамки

KnowRob может служить основой здравого смысла для интеграции знаний. Эти знания могут быть статическими энциклопедическими знаниями, знаниями здравого смысла, описаниями задач, моделями окружающей среды, информацией об объектах, наблюдаемыми действиями и т. д., которые могут поступать из разных источников, например аксиоматизироваться вручную, быть получены на основе наблюдений или импортированы из Интернета. ^[1]

KnowRob использовался различными исследовательскими группами, например, Университетом Райса, использующим онтологическую базу знаний на роботизированной платформе. ^[2] А также исследовательской группой Технологического университета Эйндховена , участвующей в лиге RoboCup в категории «Дома» с проектом RoboEarth.

Также KnowRob упоминается в работе некоторых исследовательских групп из Университета Лусиана Блага в Сибиу , ^[3] Ближневосточный технический университет в сочетании различных баз знаний, ^[4] Университет Кейо в качестве сопутствующей работы из-за службы онтологий, ^[5] Техасский университет в Остине в качестве связанной работы, а также из-за связи с представленной работой, ^[6] Университет Ханьян в качестве связанной с ним работы в качестве платформы обработки знаний на базе OWL. ^[7]

Представительства

Для представления знаний KnowRob использует язык онтологий OWL и расширенное логическое представление знаний первого порядка с вычислимыми предикатами. Чтобы задать порядок поддействий, KnowRob включает ограничение попарного порядка, которое обеспечивает частичный порядок.

KnowRob принимает допущение о закрытом мире Пролога и допущение об открытом мире за счет использования вычислительных величин. ^[8] Чтобы включить правила рассуждения в Пролог, KnowRob использует процедуру вывода, выходящую за рамки возможностей OWL, для извлечения информации о выполнении задач.

Во второй версии KnowRob предоставляет логический интерфейс для гибридного ядра рассуждений в виде языка, основанного на логике. Этот язык представляет ядро гибридного рассуждения так, как если бы все было объектами, которые можно извлечь, предоставляя для них частичные описания. Описания этих сущностей включают в себя объекты, их части и модели артикуляции, среды, состоящие из объектов, программные компоненты, действия и события.

Эпизодические воспоминания

Эпизодическая память связана с информацией об опыте, которая организована во времени и пространстве, а также в сочетании с контекстной информацией. В KnowRob под эпизодической памятью понимают запись, которую агент делает о текущей деятельности, которая включает в себя очень подробную информацию о действиях, движениях, их целях, эффектах и поведении, которое они порождают, а также изображения, захваченные во время выполнения. и т. д. ^[9]

Использование

Знания вычисляются внешними методами с использованием запросов Пролога . Во вторую версию системы KnowRob включена улучшенная структура пакетов и документации. Включает в себя некоторые расширения из предыдущей версии, а также язык, основанный на логике. Например, описание чашки по восприятию можно представить на этом языке как:

 entity(Cup,[an, object, [type, cup],
 [shape, cylinder], [color, orange]])

Кроме того, контроллер может представлять тот же объект, что и:

 entity(Cup, [an, object, [type, cup],
 [proper_physical_parts, [an, object,
 [type, handle], [grasp−pose, G−pose]]]])

Язык интерфейса сравним с другими языками запросов для символьных баз знаний. Язык запросов KnowRob объединяет методы рассуждения, такие как рассуждения на основе моделирования.

Цели

Цель платформы KnowRob — сделать семантические знания доступными для сервисных роботов. Он способен отвечать на запросы о недостающей информации в расплывчатых инструкциях по выполнению задач. Это возможно благодаря иерархическому представлению действий и информации об объектах, которые могут быть включены в определенное действие.

Ссылки

^ М. Тенорт и М. Битц (2017) Представления знаний о роботах в структуре знаний . Искусственный интеллект: Приложение C 247: 151-169. ISSN 0004-3702 . дои : 10.1016/j.artint.2015.05.010 . Специальный выпуск об искусственном интеллекте и робототехнике.
^ З. Сайгол, М. Ван, Б. Риддер и Д.М. Лейн (2015) Преимущества явных онтологических баз знаний для робототехнических систем. На пути к автономным роботизированным системам: 229-235. ISBN 978-3-319-22416-9 .
^ Флавиу Константин и Флорин Константин (2017) Коллаборативные роботы и управление знаниями - краткий обзор. Acta Uiversitatis Cibiniensis – Техническая серия. Де Грютер Опен LXIX: 143-147. doi : 10.1515/auts-2017-0018
^ Илькер Бозкан и Синан Калкан (2017) Объединение различных баз знаний в единую частично обоснованную роботизированную базу знаний. Технический отчет METU-CENG-TR-2017-02:1-9. Ближневосточный технический университет, Турция
^ Мори Юичиро, Огава Юхей, Хикава Акацуки и Ямагути Такахира (2014) Координация нескольких роботов на основе онтологий и семантической веб-службы. Управление знаниями и их приобретение для интеллектуальных систем и услуг: 150-164. ISBN 978-3-319-13332-4 . дои : 10.1007/978-3-319-13332-4_13
^ Приянка Ханте и Андреа Томаз. Положение абстрактных знаний через человеческую проверку.
^ Кеон Ким, Ду Су Чанг и Ён Сок Чхве (2017) Знания о взаимодействии человека и робота на основе онтологий для интеллектуальных услуг. ICSR2017 Семинар по социальному взаимодействию человека и робота сервисных роботов.
^ М. Тенорт и М. Битц (2013) Knowrob: инфраструктура обработки знаний для роботов с когнитивной функцией. Международный журнал исследований робототехники 32 (5): 566-590. дои : 10.1177/0278364913481635 .
^ М. Битц, Д. Бесслер, А. Хайду, М. Помарлан, А. К. Бозкуоглу и Г. Бартельс (2018) KnowRob 2.0 — платформа обработки знаний второго поколения для роботизированных агентов с когнитивной функцией. Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA).

Внешние ссылки

[1] М. Тенорт и М. Битц (2017) Представления знаний о роботах в структуре знаний . Искусственный интеллект: Приложение C 247: 151-169. ISSN 0004-3702 . дои : 10.1016/j.artint.2015.05.010 . Специальный выпуск об искусственном интеллекте и робототехнике.

[2] З. Сайгол, М. Ван, Б. Риддер и Д.М. Лейн (2015) Преимущества явных онтологических баз знаний для робототехнических систем. На пути к автономным роботизированным системам: 229-235. ISBN 978-3-319-22416-9 .

[3] Флавиу Константин и Флорин Константин (2017) Коллаборативные роботы и управление знаниями - краткий обзор. Acta Uiversitatis Cibiniensis – Техническая серия. Де Грютер Опен LXIX: 143-147. doi : 10.1515/auts-2017-0018

[4] Илькер Бозкан и Синан Калкан (2017) Объединение различных баз знаний в единую частично обоснованную роботизированную базу знаний. Технический отчет METU-CENG-TR-2017-02:1-9. Ближневосточный технический университет, Турция

[5] Мори Юичиро, Огава Юхей, Хикава Акацуки и Ямагути Такахира (2014) Координация нескольких роботов на основе онтологий и семантической веб-службы. Управление знаниями и их приобретение для интеллектуальных систем и услуг: 150-164. ISBN 978-3-319-13332-4 . дои : 10.1007/978-3-319-13332-4_13

[6] Приянка Ханте и Андреа Томаз. Положение абстрактных знаний через человеческую проверку.

[7] Кеон Ким, Ду Су Чанг и Ён Сок Чхве (2017) Знания о взаимодействии человека и робота на основе онтологий для интеллектуальных услуг. ICSR2017 Семинар по социальному взаимодействию человека и робота сервисных роботов.

[8] М. Тенорт и М. Битц (2013) Knowrob: инфраструктура обработки знаний для роботов с когнитивной функцией. Международный журнал исследований робототехники 32 (5): 566-590. дои : 10.1177/0278364913481635 .

[9] М. Битц, Д. Бесслер, А. Хайду, М. Помарлан, А. К. Бозкуоглу и Г. Бартельс (2018) KnowRob 2.0 — платформа обработки знаний второго поколения для роботизированных агентов с когнитивной функцией. Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA).

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]