1295.68 ReactiveSequence 내부의 Parallel 중첩

1295.68 ReactiveSequence 내부의 Parallel 중첩

1. 중첩 구조의 의미

ReactiveSequence의 마지막 자식으로 Parallel을 배치하면, 선행 조건이 모두 충족되는 동안 복수의 행동을 동시에 수행하는 구조가 형성된다. ReactiveSequence가 전제 조건의 지속적 보장을 담당하고, Parallel이 행동의 동시 실행을 담당한다.

2. 기본 구조

ReactiveSequence
├── Condition₁           // 전제 조건 1
├── Condition₂           // 전제 조건 2
└── Parallel (정책)       // 동시 행동
    ├── Action_A
    ├── Action_B
    └── Action_C

이 구조의 의미론: “Condition₁과 Condition₂가 모두 참인 동안, Action_A, Action_B, Action_C를 동시에 수행하라.”

3. Tick 흐름의 추적

ReactiveSequence
├── IsSafe               // 안전 조건
├── IsLocalized          // 위치 추정 유효
└── Parallel (SUCCESS_ALL)
    ├── NavigateToGoal   // 목표 이동
    └── MapEnvironment   // 환경 매핑

3.1 정상 실행

Tick 1:
  IsSafe.tick() → SUCCESS
  IsLocalized.tick() → SUCCESS
  Parallel.tick():
    NavigateToGoal.tick() → RUNNING
    MapEnvironment.tick() → RUNNING
    → Parallel → RUNNING
  → ReactiveSequence → RUNNING

모든 조건이 SUCCESS이므로 Parallel이 Tick을 수신하고, 내부의 두 행동이 동시에 진행된다.

3.2 조건 위반 시

Tick 3:
  IsSafe.tick() → FAILURE
  → Parallel은 Tick을 수신하지 않음
  → Parallel.halt() 호출:
      NavigateToGoal.halt()
      MapEnvironment.halt()
  → ReactiveSequence → FAILURE

IsSafe가 FAILURE를 반환하면, Parallel과 그 내부의 모든 행동에 Halt가 전파된다. 두 행동 모두 즉시 중단된다.

3.3 조건 복원 시

Tick 4:
  IsSafe.tick() → SUCCESS
  IsLocalized.tick() → SUCCESS
  Parallel.tick():
    NavigateToGoal.tick() → RUNNING (새로 시작)
    MapEnvironment.tick() → RUNNING (새로 시작)
    → Parallel → RUNNING
  → ReactiveSequence → RUNNING

조건이 복원되면 Parallel이 다시 Tick을 수신하고, 내부 행동들이 새로 시작된다. 이전의 진행 상태는 Halt에 의해 초기화되었으므로 처음부터 재개된다.

4. Parallel 정책의 상호 작용

ReactiveSequence 내부의 Parallel 정책이 전체 구조의 동작에 미치는 영향을 분석한다.

4.1 SUCCESS_ALL 정책

ReactiveSequence
├── IsSafe
└── Parallel (SUCCESS_ALL)
    ├── Task_A → SUCCESS (완료)
    └── Task_B → RUNNING (진행 중)

Task_A가 완료되어도 Task_B가 RUNNING이므로 Parallel은 RUNNING을 반환한다. ReactiveSequence도 RUNNING을 반환하며, 다음 Tick에서 조건이 재평가된다. Task_A는 이미 SUCCESS이므로 Parallel 구현에 따라 재Tick되지 않거나, Tick되어도 SUCCESS를 즉시 반환한다.

4.2 FAILURE_ONE 정책

ReactiveSequence
├── IsSafe
└── Parallel (FAILURE_ONE)
    ├── Task_A → RUNNING
    └── Task_B → FAILURE

Task_B가 FAILURE를 반환하면 FAILURE_ONE 정책에 의해 Parallel이 FAILURE를 반환한다. 이 FAILURE는 ReactiveSequence로 전파되어 ReactiveSequence도 FAILURE를 반환한다.

이 경우 ReactiveSequence의 조건은 모두 SUCCESS였으나, Parallel 내부 행동의 실패에 의해 ReactiveSequence가 FAILURE를 반환한다. 이는 ReactiveSequence의 FAILURE가 반드시 조건 위반에 의해서만 발생하는 것이 아님을 의미한다.

5. 적용 사례

5.1 안전 감시 하의 SLAM

위치 추정이 유효하고 안전 조건이 충족되는 동안, 이동과 동시 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)을 동시에 수행한다.

ReactiveSequence
├── IsHardwareNormal
├── IsIMUCalibrated
└── Parallel (SUCCESS_ALL)
    ├── FollowExplorationPath
    ├── UpdateSLAMMap
    └── PublishOdometry

하드웨어 이상이나 IMU 캘리브레이션 손실 시, 탐사, SLAM 갱신, 오도메트리 발행이 모두 즉시 중단된다.

5.2 조건부 드론 임무

비행 안전 조건 하에서 비행, 촬영, 데이터 전송을 동시에 수행한다.

ReactiveSequence
├── IsBatteryAboveMinimum
├── IsGPSAccurate
├── IsWindAcceptable
└── Parallel (SUCCESS_ALL)
    ├── FlyWaypoints
    ├── CaptureAerialImages
    └── TransmitDataToBase

배터리 부족, GPS 정확도 저하, 풍속 초과 중 하나라도 발생하면 비행, 촬영, 전송이 모두 중단된다.

5.3 조건부 협업 작업

작업 공간 안전과 통신 유효성이 보장되는 동안, 복수 로봇의 협업 작업을 동시에 수행한다.

ReactiveSequence
├── IsWorkspaceSafe
├── IsInterRobotCommAlive
└── Parallel (SUCCESS_ALL, FAILURE_ONE)
    ├── RobotA_Task
    └── RobotB_Task

FAILURE_ONE 정책에 의해, 한 로봇의 작업이 실패하면 다른 로봇의 작업도 즉시 중단된다. 협업 작업에서 한쪽의 실패가 다른 쪽에 영향을 미치는 경우에 적합하다.

6. Halt 전파의 계층적 경로

이 중첩 구조에서 Halt가 전파되는 경로는 세 가지이다.

6.1 경로 1: 조건 위반에 의한 Halt

IsSafe → FAILURE
→ ReactiveSequence가 Parallel에 halt() 호출
  → Parallel이 NavigateToGoal에 halt() 호출
  → Parallel이 MapEnvironment에 halt() 호출

6.2 경로 2: Parallel 정책 충족에 의한 Halt

NavigateToGoal → FAILURE (경로 추종 실패)
→ Parallel (FAILURE_ONE) → FAILURE
  → MapEnvironment.halt()
→ ReactiveSequence → FAILURE

6.3 경로 3: 부모로부터의 Halt

ReactiveSequence의 부모가 halt() 호출
→ ReactiveSequence가 모든 자식에 halt() 호출
  → IsSafe.halt() (조건 노드, 효과 없음)
  → IsLocalized.halt() (조건 노드, 효과 없음)
  → Parallel.halt()
    → NavigateToGoal.halt()
    → MapEnvironment.halt()

7. 설계 시 유의 사항

  1. Parallel 정책의 의미론적 적합성: ReactiveSequence 내부의 Parallel 정책은 “조건 위반이 아닌 행동 실패 시 어떻게 처리할 것인가“를 결정한다. 이 결정은 행동 간의 의존성에 기반하여야 한다.

  2. 행동 재시작의 비용: 조건이 빈번히 위반되고 복원되면, Parallel 내의 모든 행동이 반복적으로 처음부터 재시작된다. 재시작 비용이 높은 행동(예: SLAM 초기화)이 포함된 경우, 조건의 안정성(히스테리시스 적용 등)을 확보하여야 한다.

  3. 조건과 Parallel 행동의 블랙보드 분리: 조건 노드가 읽는 블랙보드 엔트리와 Parallel 내 행동이 쓰는 블랙보드 엔트리가 중첩되지 않도록 주의하라. Parallel 내 행동이 조건 노드의 입력 데이터를 변경하면 예기치 않은 조건 변동이 발생할 수 있다.