The Cognitive Interaction Toolkit - Improving Reproducibility of Robotic Systems Experiments
The Cognitive Interaction Toolkit - Improving Reproducibility of Robotic Systems Experiments
复制标题
认知交互工具包 - 提高机器人系统实验的可重复性
DOI：
10.1007/978-3-319-11900-7_34
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wachsmuth
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wienke;Nordmann;Wachsmuth
过去几年，机器人系统的研究无论是在单一架构中集成大量功能，还是在单一领域中展现出色的性能，都取得了长足的进步。结果通常通过实验评估或现场演示（例如在机器人竞赛中）进行验证。虽然常见的机器人硬件、模拟和编程平台产生了改进的基础，但感兴趣的研究人员仍然无法轻松复制许多所描述的实验来证实所报告的发现。我们认为这对实验机器人来说是一个严峻的挑战。因此，我们通过一种新的过程来解决这个问题，该过程有利于机器人实验的再现。我们确定了实验复制的主要障碍，并引入了一种集成方法，该方法允许（i）聚合和发现所需的研究工件，（ii）自动化软件构建和部署，以及（iii）实验描述、可重复执行和评估。我们解释了在示例性机器人实验中引入的过程的用法，并在当前机器人编程和模拟生态系统的背景下讨论了我们的方法。
Research on robot systems either integrating a large number of capabilities in a single architecture or displaying outstanding performance in a single domain achieved considerable progress over the last years. Results are typically validated through experimental evaluation or demonstrated live, e.g., at robotics competitions. While common robot hardware, simulation and programming platforms yield an improved basis, many of the described experiments still cannot be reproduced easily by interested researchers to confirm the reported findings. We consider this a critical challenge for experimental robotics. Hence, we address this problem with a novel process which facilitates the reproduction of robotics experiments. We identify major obstacles to experiment replication and introduce an integrated approach that allows (i) aggregation and discovery of required research artifacts, (ii) automated software build and deployment, as well as (iii) experiment description, repeatable execution and evaluation.We explain the usage of the introduced process along an exemplary robotics experiment and discuss our approach in the context of current ecosystems for robot programming and simulation.
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DOI：
10.1007/978-3-319-00272-9
发表时间：
2013
期刊：
2015 IEEE 20th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA)
影响因子：
--
作者：
F. Amigoni;V. Schiaffonati
通讯作者：
V. Schiaffonati
通过异构研究成果的链接和共享促进研究合作
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
International Conference on Semantic Systems
影响因子：
--
作者：
Florian Lier;Frederic H. K. Siepmann;Thilo Paul;S. Wrede;Sven Wachsmuth;I. Lütkebohle
通讯作者：
I. Lütkebohle
迈向模拟原型 HRI 实验的自动执行和评估
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
IEEE/ACM International Conference on Human-Robot Interaction
影响因子：
--
作者：
Florian Lier;I. Lütkebohle;Sven Wachsmuth
通讯作者：
Sven Wachsmuth
走向关联研究数据：制度方法
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
SePublica
影响因子：
--
作者：
Cord Wiljes;N. Jahn;Florian Lier;Thilo Paul;Johanna Vompras;Christian Pietsch;P. Cimiano
通讯作者：
P. Cimiano
实时分布式机器人和机器控制的软件框架（Een software raamwerk voor ware tijd en gedistribueerde robots en machine controle）
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
--
作者：
P. Soetens
通讯作者：
P. Soetens