核心概念
동적으로 변화하는 환경에서 선형 시간 논리 기반 작업 명세를 만족하기 위한 점진적 최적 재계획 알고리즘을 제안한다. 작업 명세가 실현 가능한 경우와 실현 불가능한 경우 모두를 다룬다.
摘要
이 논문은 동적으로 변화하는 환경에서 선형 시간 논리(LTL) 기반 작업 계획을 위한 점진적 재계획 알고리즘을 제안한다. 예상치 못한 환경 변화로 인해 주어진 LTL 작업 명세를 만족하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이 연구에서는 이러한 실패를 두 가지 경우로 구분한다: (i) 재계획을 통해 원하는 LTL 명세를 만족할 수 있는 경우, (ii) 원하는 LTL 명세를 엄격하게 만족할 수 없고 "완화된" 방식으로만 만족할 수 있는 경우.
이를 해결하기 위해 제안된 알고리즘은 작업 명세를 최소한으로 위반하는 최적의 재계획 솔루션을 찾는다. 특히 D* Lite 알고리즘을 활용하고 합성된 오토마타 내에서의 거리 메트릭을 사용하여 작업 위반 정도를 정량화하고 점진적으로 재계획한다. 이를 통해 계획의 최적성을 보장하고 빈번한 재계획이 필요한 경우 계획 시간을 크게 단축할 수 있다.
제안 알고리즘은 로봇 네비게이션 시뮬레이션에 구현되어 재계획 계산 효율성이 기존 방법 대비 2 orders of magnitude 향상됨을 보여준다.
統計資料
로봇 작업 공간이 10x10, 20x20, 50x50, 100x100 격자로 구성된 경우, 합성된 비결정적 부치 오토마타(NBA)에는 각각 32개 상태와 92개 전이, 가중 전이 시스템(WTS)에는 각각 100, 400, 2500, 10000개 상태와 428, 1848, 12108, 49008개 전이가 존재한다.
이에 따라 구축된 product 오토마타(PA)에는 각각 3200, 12800, 80000, 320000개 상태와 20058, 88218, 580698, 2361498개 전이가 존재한다.
작업 명세가 실현 불가능한 경우, 완화된 PA에는 각각 3200, 12800, 80000, 320000개 상태와 39376, 170016, 1113936, 4527136개 전이가 존재한다.
引述
"동적으로 변화하는 환경에서 예상치 못한 변화로 인해 주어진 선형 시간 논리(LTL) 작업 명세를 만족하지 못하는 경우가 발생할 수 있다."
"이 연구에서는 이러한 실패를 두 가지 경우로 구분한다: (i) 재계획을 통해 원하는 LTL 명세를 만족할 수 있는 경우, (ii) 원하는 LTL 명세를 엄격하게 만족할 수 없고 "완화된" 방식으로만 만족할 수 있는 경우."
"제안된 알고리즘은 작업 명세를 최소한으로 위반하는 최적의 재계획 솔루션을 찾는다."