An Ontology for Unified Modeling of Tasks, Actions, Environments, and Capabilities in Personal Service Robotics
作者: Margherita Martorana, Francesca Urgese, Ilaria Tiddi, Stefan Schlobach
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-26
💡 一句话要点
提出OntoBOT本体，统一建模服务机器人中的任务、动作、环境和能力
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 服务机器人 本体 知识表示 任务规划 形式推理
📋 核心要点
- 现有服务机器人解决方案通常与特定平台绑定，缺乏互操作性、可重用性和知识共享能力。
- OntoBOT本体通过统一表示任务、动作、环境和机器人能力，支持形式推理和知识共享。
- 通过在四个不同机器人平台上的实验，验证了OntoBOT的通用性和上下文感知推理能力。
📝 摘要（中文）
个人服务机器人越来越多地应用于家庭环境中，以协助老年人和需要支持的人。有效的操作不仅涉及物理交互，还包括解释动态环境、理解任务以及根据上下文选择适当动作的能力。这需要集成硬件组件（例如传感器、执行器）和能够推理任务、环境和机器人能力的软件系统。机器人操作系统（ROS）等框架提供了开源工具，可帮助将底层硬件与更高级别的功能连接起来。然而，实际部署仍然与特定平台紧密相关。因此，解决方案通常是孤立的且硬编码的，从而限制了互操作性、可重用性和知识共享。本体和知识图提供了一种结构化的方式来表示任务、环境和机器人能力。现有的本体，例如活动社会物理模型（SOMA）和语言和认知工程描述本体（DOLCE），提供了活动、空间关系和推理结构的模型。然而，它们通常侧重于特定领域，并且没有完全捕获环境、动作、机器人能力和系统级集成之间的联系。在这项工作中，我们提出了机器人和动作本体（OntoBOT），它扩展了现有的本体，以提供任务、动作、环境和能力的统一表示。我们的贡献是双重的：（1）我们将这些方面统一到一个有凝聚力的本体中，以支持关于任务执行的形式推理，以及（2）我们通过评估TIAGo、HSR、UR3和Stretch这四个具身代理上的能力问题来证明其通用性，展示了OntoBOT如何在服务机器人中实现上下文感知推理、面向任务的执行和知识共享。
🔬 方法详解
问题定义：现有服务机器人系统在任务规划和执行方面存在互操作性差、知识难以共享的问题。具体来说，不同机器人平台使用不同的软件架构和知识表示方法，导致难以在不同机器人之间迁移任务和技能。现有的本体虽然可以描述活动和环境，但缺乏对机器人能力和系统级集成的统一建模，难以支持复杂的任务推理。
核心思路：OntoBOT的核心思路是构建一个统一的本体，将任务、动作、环境和机器人能力整合到一个知识表示框架中。通过形式化的本体定义，可以实现对任务执行过程的推理和验证，并促进不同机器人系统之间的知识共享和互操作性。这种统一的表示方法能够更好地支持上下文感知的任务执行，使机器人能够根据环境变化和自身能力动态调整行为。
技术框架：OntoBOT本体基于现有的本体（如SOMA和DOLCE）进行扩展，构建了一个层次化的知识表示框架。该框架包含以下主要模块：任务模型（描述任务的目标、约束和步骤）、动作模型（描述机器人的动作及其效果）、环境模型（描述环境的物理属性和状态）和能力模型（描述机器人的硬件和软件能力）。这些模块通过本体关系相互连接，形成一个完整的知识图谱。
关键创新：OntoBOT的关键创新在于其统一的知识表示方法，它将任务、动作、环境和机器人能力整合到一个本体中。这种统一的表示方法能够支持形式推理，使机器人能够根据环境和自身能力动态调整行为。此外，OntoBOT还具有良好的可扩展性，可以方便地添加新的任务、动作、环境和机器人能力。
关键设计：OntoBOT本体使用OWL（Web Ontology Language）进行定义，采用描述逻辑（Description Logic）进行推理。本体中的每个概念都具有明确的语义定义，并通过本体关系与其他概念相连接。为了验证OntoBOT的有效性，作者设计了一系列能力问题（Competency Questions），用于测试机器人是否能够根据本体知识正确地执行任务。
📊 实验亮点
实验结果表明，OntoBOT本体能够有效地支持上下文感知的任务执行。通过在TIAGo、HSR、UR3和Stretch四个不同机器人平台上的实验，验证了OntoBOT的通用性和可扩展性。实验结果表明，OntoBOT能够使机器人根据环境变化和自身能力动态调整行为，并成功完成各种复杂的任务。
🎯 应用场景
OntoBOT本体可应用于各种服务机器人场景，例如家庭助手、医疗护理和工业自动化。通过OntoBOT，机器人可以更好地理解用户的指令，根据环境变化调整行为，并与其他机器人协同完成任务。此外，OntoBOT还可以促进机器人技术的知识共享和标准化，加速服务机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Personal service robots are increasingly used in domestic settings to assist older adults and people requiring support. Effective operation involves not only physical interaction but also the ability to interpret dynamic environments, understand tasks, and choose appropriate actions based on context. This requires integrating both hardware components (e.g. sensors, actuators) and software systems capable of reasoning about tasks, environments, and robot capabilities. Frameworks such as the Robot Operating System (ROS) provide open-source tools that help connect low-level hardware with higher-level functionalities. However, real-world deployments remain tightly coupled to specific platforms. As a result, solutions are often isolated and hard-coded, limiting interoperability, reusability, and knowledge sharing. Ontologies and knowledge graphs offer a structured way to represent tasks, environments, and robot capabilities. Existing ontologies, such as the Socio-physical Model of Activities (SOMA) and the Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering (DOLCE), provide models for activities, spatial relationships, and reasoning structures. However, they often focus on specific domains and do not fully capture the connection between environment, action, robot capabilities, and system-level integration. In this work, we propose the Ontology for roBOts and acTions (OntoBOT), which extends existing ontologies to provide a unified representation of tasks, actions, environments, and capabilities. Our contributions are twofold: (1) we unify these aspects into a cohesive ontology to support formal reasoning about task execution, and (2) we demonstrate its generalizability by evaluating competency questions across four embodied agents - TIAGo, HSR, UR3, and Stretch - showing how OntoBOT enables context-aware reasoning, task-oriented execution, and knowledge sharing in service robotics.