대규모 군집 로봇 시스템을 위한 확률론적 로드맵 기반 운동 계획 기법 SwarmPRM

본 연구는 대규모 군집 로봇 시스템을 위한 계층적이고 확장 가능하며 계산 효율적이고 위험 인지 기능을 갖춘 샘플링 기반 운동 계획 기법 SwarmPRM을 제안한다. SwarmPRM은 가우시안 혼합 모델을 사용하여 군집의 거시적 상태를 나타내고, 가우시안 공간에서 확률론적 로드맵을 구축하여 가우시안 분포 궤적을 생성한다. 이를 통해 개별 로봇이 미시적 단계에서 효율적으로 추적할 수 있다.