1317.31 계획 상태의 실시간 추적

1. 실시간 추적의 개요

PlanSys2에서 계획 상태의 실시간 추적(real-time plan state tracking)이란, 수립된 계획의 실행 과정에서 각 액션의 현재 상태, 전체 계획의 진행률, 시간적 진척 상황 등을 지속적으로 모니터링하고 보고하는 메커니즘을 의미한다. 이 추적 기능은 상위 수준 임무 관리자가 계획 실행의 정상 진행 여부를 판단하고, 이상 상황 발생 시 적절한 대응(재계획, 실행 취소 등)을 결정하는 데 필수적인 정보를 제공한다(Martín et al., 2021).

2. ExecutePlan 액션의 피드백 구조

2.1 피드백 메시지의 구성

실행기 노드는 ExecutePlan ROS2 액션 서버로서 계획 실행의 진행 상태를 피드백(feedback) 메시지 형태로 주기적으로 발행한다. 이 피드백 메시지에는 다음과 같은 정보가 포함된다.

ActionExecutionInfo 메시지는 개별 액션의 추적 정보를 포함한다.

2.2 액션 상태 코드

각 액션은 다음과 같은 상태 코드 중 하나를 가진다.

이 상태 코드를 통해 계획의 각 액션이 현재 어떤 단계에 있는지를 명확하게 식별할 수 있다.

3. 진행률 계산 모델

3.1 액션 수준 진행률

개별 액션의 진행률은 해당 액션 수행기(action performer)가 보고하는 완료율에 기반한다. 액션 수행기는 do_work() 콜백 내에서 send_feedback() 메서드를 통해 0.0에서 1.0 사이의 완료율을 주기적으로 보고한다. 이 값은 실행기 노드가 수집하여 ActionExecutionInfo의 completion 필드에 반영한다.

3.2 계획 수준 진행률

전체 계획의 진행률은 개별 액션의 상태를 종합하여 계산된다. 가장 기본적인 계산 방식은 다음과 같다.

P_{plan} = \frac{\sum_{i=1}^{N} w_i \cdot c_i}{\sum_{i=1}^{N} w_i}

여기서 N은 계획의 총 액션 수, c_i는 i번째 액션의 완료율(0.0 ~ 1.0), w_i는 가중치이다. 단순한 경우 모든 가중치를 동일하게 설정하여 산술 평균으로 계산하며, 시간적 계획에서는 각 액션의 예상 지속 시간을 가중치로 사용하여 시간 기반 진행률을 산출할 수 있다.

4. 시간적 추적

4.1 예상 시간 대비 실제 시간 비교

시간적 계획(temporal plan)에서는 각 액션의 예상 시작 시각과 예상 지속 시간이 계획에 명시되어 있다. 실행기 노드는 각 액션의 실제 시작 시각과 실제 소요 시간을 기록하여, 예상 시간표와의 편차를 추적할 수 있다.

\Delta t_i = (t_{i,\text{actual}} + d_{i,\text{actual}}) - (t_{i,\text{planned}} + d_{i,\text{planned}})

여기서 \Delta t_i는 i번째 액션의 시간적 편차이며, 양수이면 지연(delay), 음수이면 조기 완료를 의미한다. 이 편차 정보는 상위 수준에서 계획의 시간적 실현 가능성을 평가하는 데 활용된다.

4.2 만듦새 추정

현재까지의 실행 상태에 기반하여 계획의 총 소요 시간(makespan)을 실시간으로 추정할 수 있다. 완료된 액션의 실제 소요 시간과 대기 중인 액션의 예상 소요 시간을 합산하면, 계획의 예상 완료 시각을 산출할 수 있다.

5. 토픽 기반 실시간 발행

5.1 실행 상태 토픽

실행기 노드는 ExecutePlan 액션의 피드백 외에도, 별도의 ROS2 토픽을 통해 계획 실행 상태를 발행할 수 있다. 이 토픽은 ExecutePlan 액션에 가입하지 않은 외부 모니터링 시스템에서도 실행 상태를 구독할 수 있게 한다.

발행되는 상태 정보의 구조는 다음과 같다.

• 계획 식별자: 현재 실행 중인 계획의 고유 식별자
• 실행 단계: 현재 실행 중인 시간적 그룹의 인덱스
• 활성 액션 목록: 현재 EXECUTING 상태인 액션들
• 완료 액션 수 / 총 액션 수: 진행 상황의 정량적 요약

5.2 발행 주기

상태 발행 주기는 시스템의 요구사항에 따라 구성할 수 있다. 일반적으로 1Hz ~ 10Hz의 주기가 사용되며, 이는 인간 운영자의 모니터링 목적에 적합한 주기이다. 자동화된 상위 수준 제어기가 상태를 소비하는 경우에는 더 높은 주기가 설정될 수 있다.

6. 행동 트리 상태의 추적

6.1 트리 구조의 실시간 상태

PlanSys2의 행동 트리 엔진은 트리의 각 노드에 대해 현재 상태(IDLE, RUNNING, SUCCESS, FAILURE)를 유지한다. 이 정보를 직렬화하면, 행동 트리의 실시간 실행 상태를 외부에 공개할 수 있다. BT.CPP 라이브러리는 트리 상태의 로깅 및 직렬화 기능을 내장하고 있으며, PlanSys2는 이를 활용하여 트리 수준의 상세한 실행 추적을 제공한다.

6.2 Groot 연동을 통한 시각적 추적

BT.CPP는 Groot이라는 시각적 디버깅 도구와의 연동을 지원한다. Groot은 행동 트리의 구조를 그래프로 시각화하고, 각 노드의 실시간 상태를 색상으로 표시한다. PlanSys2의 실행기 노드가 Groot과 연동되면, 개발자와 운영자는 계획 실행의 행동 트리 수준 동작을 시각적으로 추적할 수 있다.

7. 추적 데이터의 기록과 분석

7.1 로그 기반 사후 분석

계획 실행의 추적 데이터는 ROS2의 rosbag2를 통해 녹화하여 사후 분석(post-mortem analysis)에 활용할 수 있다. 녹화된 피드백 메시지와 상태 토픽 데이터를 재생하면, 계획 실행의 전체 이력을 시간 순서로 재구성하여 다음과 같은 분석이 가능하다.

• 각 액션의 실제 소요 시간 통계 산출
• 계획 시간표와 실제 실행의 편차 분석
• 실패 발생 시점과 원인의 시간적 추적
• 계획 실행 성능의 장기적 추세 파악

이러한 실시간 추적 메커니즘은 PlanSys2 기반 임무 계획 시스템의 투명성과 제어 가능성을 확보하는 핵심 요소이다(Martín et al., 2021).

참고 문헌

• Martín, F., Cañas, J. M., Ginés, J., & Fuentetaja, R. (2021). “PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2.” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
• Macenski, S., Foote, T., Gerkey, B., Lalancette, C., & Woodall, W. (2022). “Robot Operating System 2: Design, Architecture, and Uses in the Wild.” Science Robotics, 7(66), eabm6074.

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