다중 로봇 시스템에서의 패러다임 비교 (Paradigm Comparison in Multi-Robot Systems)
1. 개요
다중 로봇 시스템에서는 태스크 할당(task allocation)과 태스크 플래닝이 결합되어야 하며, 로봇 간 협력과 자원 충돌 해소가 요구된다. 이 복잡성은 자율 계획의 필요성을 더욱 강화한다.
2. 패러다임 비교
| 측면 | 하드코딩 | 자율 계획 |
|---|---|---|
| 태스크 할당 | 수동 고정 | 자동 최적 할당 |
| 충돌 해소 | 사전 규칙 | 계획기가 자동 처리 |
| 로봇 수 확장 | 규칙 재설계 | 문제 정의 갱신 |
| 로봇 고장 대응 | 사전 대체 규칙 | 나머지 로봇으로 재계획 |
| 최적 분배 | 수동 (비최적) | 비용 최소화 자동 탐색 |
3. 다중 로봇 자율 계획의 접근
3.1 중앙 집중 계획
단일 계획기가 모든 로봇의 행동을 동시에 계획한다. 전역 최적성을 보장하나, 계산 복잡도가 로봇 수에 따라 급증한다.
3.2 분산 계획
각 로봇이 독립적으로 계획을 생성하고, 조율 프로토콜을 통해 충돌을 해소한다.
3.3 하이브리드
중앙 플래너가 태스크 할당을 수행하고, 각 로봇이 할당된 태스크에 대해 독립적으로 세부 계획을 생성한다.
4. 참고 문헌
- Korsah, G. A., Stentz, A., & Dias, M. B. (2013). “A Comprehensive Taxonomy for Multi-Robot Task Allocation.” IJRR, 32(12), 1495-1512.
- Ghallab, M., Nau, D., & Traverso, P. (2016). Automated Planning and Acting. Cambridge University Press.
| 버전 | 날짜 | 변경 사항 |
|---|---|---|
| v0.1 | 2026-04-05 | 초안 작성 |