Behovet av att förbättra robustheten och förmågan att anpassa sig till olika driftsförhållanden är ett centralt krav för en bredare användning av robotar inom många tillämpningsområden. I detta dokument presenterar vi en strategi för utformningen av robotsystem, som bygger på en uttrycklig representation av kunskap om sammanhang. Målet med tillvägagångssättet är att förbättra systemets prestanda genom att dynamiskt anpassa robotens funktioner till de specifika egenskaperna hos den aktuella situationen. Tanken på att använda kontextuell kunskap är inte ny, men det föreslagna tillvägagångssättet generaliserar tidigare arbete och dess fördelar diskuteras genom en fallstudie med flera experiment. I synnerhet identifierar vi många försök att använda kontextuell kunskap i flera grundläggande funktioner hos en mobil robot såsom: beteenden, navigering, prospektering, lokalisering, kartläggning och perception. Vi visar sedan hur omdesignning av vår mobila plattform med en gemensam representation av kontextuell kunskap, leder till intressanta förbättringar i många av de ovan nämnda komponenterna och därmed uppnå större flexibilitet och robusthet i olika situationer. Dessutom leder en tydlig åtskillnad av kontextuella kunskaper till en konstruktionsmetod, som stöder utformningen av små specialiserade systemkomponenter i stället för komplexa fristående delsystem.
I REF beskrivs en kontextbaserad design av robotsystem.
Context-based design of robotic systems
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}