Synthesis of Temporal Formulae via Genetic Search Algorithm

Abstract

I sistemi robotici autonomi svolgono varie attività in ambienti complessi e non controllati senza supervisione umana. Nonostante i significativi progressi nello sviluppo di sistemi reattivi e affidabili, questi robot possono talvolta non raggiungere i loro obiettivi per motivi non immediatamente evidenti. I fallimenti possono derivare da problemi intrinseci al robot o da eventi ambientali, e l'assenza di supervisione umana complica il compito di tracciare i passaggi di esecuzione e le condizioni che hanno portato al fallimento. Tuttavia, molti sistemi robotici autonomi generano file di log che documentano l'esecuzione attraverso messaggi scambiati tra i diversi componenti. In questo studio, elaboriamo questi file di log, già convertiti in tracce booleane finite (cioè positive o negative) a seconda che l'esecuzione sia stata un successo o un fallimento. Per affrontare il problema della diagnosi dei fallimenti, sviluppiamo un modello che genera formule in Logica Temporale Lineare (LTL). Tuttavia, generare formule LTL che diagnosticano con precisione i fallimenti può essere una sfida. Pertanto, miglioriamo l'efficienza e l'accuratezza di queste formule utilizzando un algoritmo di ricerca genetico. Gli algoritmi genetici sono tecniche di ottimizzazione ispirate ai principi della selezione naturale e della genetica. Applicando questo metodo, possiamo identificare in modo sistematico ed efficiente i problemi sottostanti che hanno causato il fallimento del robot, siano essi dovuti a problematiche interne al robot o a fattori ambientali esterni. Questa comprensione dettagliata consente agli sviluppatori di apportare miglioramenti mirati al sistema robotico, migliorandone l'affidabilità e le prestazioni nelle operazioni future.

Autonomous robotic systems perform various tasks in complex, uncontrolled environments without human oversight. Despite significant advancements in developing responsive and reliable systems, these robots can sometimes fail to achieve their objectives due to reasons that are not readily apparent. Failures may stem from issues inherent to the robot or from environmental events, and the absence of human supervision complicates the task of tracing the execution steps and conditions that led to the failure. However, many autonomous robotic systems generate log files that document the execution through messages exchanged between different components. In this study, we process these log files that are already converted into finite Boolean traces (i.e. positive or negative) based on whether the execution was successful or unsuccessful. To address the issue of failure diagnosis, we develop a model that generates Linear Temporal Logic (LTL) formulas. However, generating LTL formulas that accurately diagnose failures can be challenging. Therefore, we enhance the efficiency and accuracy of these formulas using a genetic search algorithm. Genetic algorithms are optimization techniques inspired by the principles of natural selection and genetics. By applying this method, we can systematically and efficiently identify the underlying issues that led to the robot’s failure, whether they are due to internal problems within the robot or external environmental factors. This detailed understanding enables developers to make targeted improvements to the robotic system, enhancing its reliability and performance in future operations.