En grundläggande utmaning inom robotik är att resonera med ofullständig domänkunskap för att förklara oväntade observationer och partiella beskrivningar av domänobjekt och händelser som extraherats från sensorobservationer. Befintliga förklaringsgenereringssystem bygger på idéer från två breda klasser av system, och stöder inte alla önskade förklaringsgenereringskapaciteter för robotar. Syftet med detta dokument är att först jämföra förklaringsgenerering kapacitet av ett toppmodernt system från var och en av dessa två klasser, med användning av utförande scenarier för en robot servitör assistera i en restaurang. Speciellt undersöker vi KRAVP, ett system baserat på det förklarande språket Svarset Prolog, som använder en detaljerad systembeskrivning och observationer av systembeteende för att förklara oväntade observationer och partiella beskrivningar. Vi utforskar också UMBRA, en arkitektur som ger förklaringar med hjälp av en svagare systembeskrivning, en heuristisk representation av tidigare erfarenheter, och andra heuristiker för selektivt och gradvis genomsökning genom relevanta jord ordagranna. På grundval av denna studie identifierar detta dokument några nyckelkriterier, och ger några rekommendationer, för att utveckla ett förklaringsgenereringssystem för robotar som utnyttjar de kompletterande styrkorna hos de två klasserna av förklaringsgenereringssystem.
Vårt senaste dokument jämförde ett representativt system från var och en av två breda distinktioner av utrymmet för förklaringsgenereringssystem REF.
A tale of many explanations: towards an explanation generation system for robots
{'venue': "SAC '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}