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여러 로봇들을 가지고 구성된 시스템을 군집 로봇 시스템이라고 한다. 이러한 로봇들은 개체(agent)라 하는데 개체라는 것은 주어진 일과 환경에 대해 상호 작용을 하면서 환경을 인식(perception)하고 상황에 맞는 상황 판단과 의사 결정을 한 후 행동을 하여 환경에 반응을 하는 모든 것들로 정의된다. 이러한 군집 로봇 시스템을 이용하면 한 대의 로봇을 이용하여 동일한 작업을 수행하는 시스템과 비교할 때, 로봇 한 대의 고장 또는 파손에 의해 전체 작업 계획이 받게 되는 손실이 비교적 적으며 로봇의 교체 및 수리가 용이하고 보다 복잡한 작업 수행이 가능하다. 군집 로봇 시스템에서 주어진 목표를 달성하기 위한 필수 요소는 로봇들 간의 협력적인 공동 작업을 위한 전략이다. 최근에 들어, 군집 지능(Swarm Intelligence) 이론은 집단 로봇 시스템의 설계화 구현에 새로운 접근 방법을 제공함으로써 상대적으로 간단한 구조를 가진 다수의 로봇들의 상호 협력을 통해 견실하고 유연한 방법으로 복잡한 임무를 수행 할 수 있는 군집 로봇 시스템(Swarm Robotic System)의 구성을 가능하게 하였다. 군집 이론 중 하나인 FA(Firefly ...

여러 로봇들을 가지고 구성된 시스템을 군집 로봇 시스템이라고 한다. 이러한 로봇들은 개체(agent)라 하는데 개체라는 것은 주어진 일과 환경에 대해 상호 작용을 하면서 환경을 인식(perception)하고 상황에 맞는 상황 판단과 의사 결정을 한 후 행동을 하여 환경에 반응을 하는 모든 것들로 정의된다. 이러한 군집 로봇 시스템을 이용하면 한 대의 로봇을 이용하여 동일한 작업을 수행하는 시스템과 비교할 때, 로봇 한 대의 고장 또는 파손에 의해 전체 작업 계획이 받게 되는 손실이 비교적 적으며 로봇의 교체 및 수리가 용이하고 보다 복잡한 작업 수행이 가능하다. 군집 로봇 시스템에서 주어진 목표를 달성하기 위한 필수 요소는 로봇들 간의 협력적인 공동 작업을 위한 전략이다. 최근에 들어, 군집 지능(Swarm Intelligence) 이론은 집단 로봇 시스템의 설계화 구현에 새로운 접근 방법을 제공함으로써 상대적으로 간단한 구조를 가진 다수의 로봇들의 상호 협력을 통해 견실하고 유연한 방법으로 복잡한 임무를 수행 할 수 있는 군집 로봇 시스템(Swarm Robotic System)의 구성을 가능하게 하였다. 군집 이론 중 하나인 FA(Firefly Algorithm)는 반딧불이의 불빛을 내는 행동과 사회적 행동 양식에 기반을 둔 개체군 기반의 최적화 방법으로 주어진 조건하에서 목표를 향해 이동하는 기본적인 목적과 동일하며, 군집 지능의 적용을 용이하게 하는 장점이 있다. 본 논문에서는 FA(Firefly Algorithm)을 이용한 군집 이동 로봇의 경로계획을 제안하고, 다양한 조건하에서 시뮬레이션 하여 검증하였다.

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