資源制約のあるロボットプラットフォームへの自律エージェントの組み込み
Embedding Autonomous Agents in Resource-Constrained Robotic Platforms
AgentSpeakで記述した自律エージェントを小型二輪ロボットに実装し、センサ情報に基づく意思決定で迷路を59秒・287推論サイクルで解決できることを示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Negar Halakou, Juan F. Gutierrez, Ye Sun, Han Jiang, Xueming Wu, Yilun Song, Andres Gomez
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
Many embedded devices operate under resource constraints and in dynamic environments, requiring local decision-making capabilities. Enabling devices to make independent decisions in such environments can improve the responsiveness of the system and reduce the dependence on constant external control. In this work, we integrate an autonomous agent, programmed using AgentSpeak, with a small two-wheeled robot that explores a maze using its own decision-making and sensor data. Experimental results show that the agent successfully solved the maze in 59 seconds using 287 reasoning cycles, with decision phases taking less than one millisecond. These results indicate that the reasoning process is efficient enough for real-time execution on resource-constrained hardware. This integration demonstrates how high-level agent-based control can be applied to resource-constrained embedded systems for autonomous operation.
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