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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Data Set for Fault Detection Research on Component-Based Robotic Systems

verfasst von : Johannes Wienke, Sebastian Meyer zu Borgsen, Sebastian Wrede

Erschienen in: Towards Autonomous Robotic Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Fault detection and identification methods (FDI) are an important aspect for ensuring consistent behavior of technical systems. In robotics FDI promises to improve the autonomy and robustness. Existing FDI research in robotics mostly focused on faults in specific areas, like sensor faults. While there is FDI research also on the overarching software system, common data sets to benchmark such solutions do not exist. In this paper we present a data set for FDI research on robot software systems to bridge this gap. We have recorded an HRI scenario with our RoboCup@Home platform and induced diverse empirically grounded faults using a novel, structured method. The recordings include the complete event-based communication of the system as well as detailed performance counters for all system components and exact ground-truth information on the induced faults. The resulting data set is a challenging benchmark for FDI research in robotics which is publicly available.

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Fußnoten
2
Incomplete submissions include visitors which only opened the welcome page once.
 
3
Categories were combined as it turned out to be hard to distinguish between them.
 
4
Up to the knowledge of an expert user.
 
5
Limited so that the target fault time fits into the slice.
 
6
In appropriate situations. For instance, the grasping controller fault is only detectable in case the arm is used.
 
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Metadaten
Titel
A Data Set for Fault Detection Research on Component-Based Robotic Systems
verfasst von
Johannes Wienke
Sebastian Meyer zu Borgsen
Sebastian Wrede
Copyright-Jahr
2016
Buch
Towards Autonomous Robotic Systems

Print ISBN: 978-3-319-40378-6

Electronic ISBN: 978-3-319-40379-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-40379-3_35

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