[논문]임베디드 군집 시스템의 상호작용 기반 간접적 군집 구성 제어

변희정

doi:10.14372/iemek.2019.14.1.19

Abstract ▼ AI-Helper

Embedded swarm systems consist of a large number of robots that use local control laws based on spatial information nearby environment and adjacent robots. In this paper, we propose a new scheme for indirect swarm configuration in swarm interaction system to adapt the swarm operation according to th...

Embedded swarm systems consist of a large number of robots that use local control laws based on spatial information nearby environment and adjacent robots. In this paper, we propose a new scheme for indirect swarm configuration in swarm interaction system to adapt the swarm operation according to the desired goal. Also, we provide a method for the operator to observe the state of the swarm, which results in providing appropriate input to the swarm. We analyze the stability properties of the proposed swarm system and show the simulation results.

주제어

표/그림 (3)

그림 그림 1. u=[4, 4]^T 적용하였을 때 임베디드 로봇 상태 시간 궤적: (a) R₁ , R₂, R₃의 상태. 시뮬레이션 초기 상태는 x₁=[1,2]^T, x₂=[3,1.5]^T, x₃=[4,8]^T, (b) 10개 임베디드 로봇의 상태 벡터. 각각 로봇의 초기 상태는 ×로 나타남. Fig. 1 (a) Time trajectories of state of R₁,R₂,R₃ with u=[4,4]^T. The initial states of simulation start from x₁=[1,2]^T, x₂=[3,1.5]^T, x₃=[4,8]^T and (b) Time trajectories of 10 embedded robots with u=[4,4]T indicated by .. The initial state of each robot is indicated by a mark ×.
그림 그림 2. 사용자 입력 변경에 따른 상태 적응: (a) u∈ R, (b) u ∈ R² Fig. 2 (a) State adaptation according to user input change: (a) u ∈ R and (b) u ∈ R²
그림 그림 3. 사용자 입력에 따라 변하는 로봇의 안정상태 Fig. 3 Steady states of robots varying user input

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

게다가 새롭게 나타나는 군집 행동의 국지성과 예측불가능성이 군집 전체에 영향을 주는 것을 어렵게 만들기 때문에 로봇 배치 후 군집의 실시간 제어는 아직까지 해결되지 않은 문제들 중에 하나로 남아 있다. 본 논문은 관리자로부터 직접 변수를 전달받는 것보다 자율 알고리즘에 의한 간접적인 군집 구성 방법을 제안한다. 또한 군집 관리자로부터 구성 입력치를 전달하는 하나의 제어 루프와는 별개로 또 다른 중요한 문제는 로봇 군집의 상태를 관리자에게 피드백하고 예측하는 것이다.
본 논문은 인간과의 상호작용 기반 간접적 로봇 군집 구성 제어 방법을 제안하였다. 사용자는 단일로봇에 제어 입력치를 전송하고 나머지 임베디드로봇들은 각자의 로컬한 제어법칙에 따라 이웃끼리의 상호작용을 기반으로 구성 환경을 전달한다.
또한 군집 관리자로부터 구성 입력치를 전달하는 하나의 제어 루프와는 별개로 또 다른 중요한 문제는 로봇 군집의 상태를 관리자에게 피드백하고 예측하는 것이다. 이를 위해본 논문은 인간 관리자가 사용자 명령과 제어 입력치에 대한 반응으로 군집 상태를 관찰할 수 있는 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 리더 기반 간접적 로봇 군집 구성을 통해 분산된 방식으로 군집시스템 변수를 간접적으로 설정하게 된다.

가설 설정

는 로봇 i 의 안정 상태이다. 기대하는 군집 구성 집합 u(t)는u(t) ≃ u 같은 불연속 상수로 가정한다. (2)로부터 x_i의 안정된 상태는 x_is로 표시한다.

제안 방법

나머지 로봇들은 각자 로컬한 제어 규칙에 따라 행동하고 이는 전체 로봇 군집의 행동을 결정하게 된다. HRS의 후방 제어 루프 (backward control loop)를 위해선 군집 상태에 관한 피드백을 제공하는 단일 로봇을 통해 인간 관리자가 로봇 군집 상태를 관찰한다. 군집을 하나의 전체로 보고 제어가 이루어질 뿐 개별군집 로봇들에 대해선 제어가 이루어질 수 없다.
N개의 임베디드 로봇들과 한 명의 관리자로 구성된 인간-로봇 군집 (HRS) 시스템을 고려한다. N={1,2,.
이를 위해본 논문은 인간 관리자가 사용자 명령과 제어 입력치에 대한 반응으로 군집 상태를 관찰할 수 있는 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 리더 기반 간접적 로봇 군집 구성을 통해 분산된 방식으로 군집시스템 변수를 간접적으로 설정하게 된다. 또한 관리자는 군집 상태를 예측하고 이해함으로써 군집상태를 효율적으로 제어할 수 있게 한다.
제안된 HRS 시스템의 안정성을 분석한다. HRS 상태 벡터의 안정된 상태를 x_s로 표시하는데, 제안한 HRS 시스템이 점근적으로 수렴할 수 있는 상태를 의미한다.
제안한 HRS 시스템 성능을 평가하기 위해 우리는 MATLAB 을 이용한 시뮬레이션 환경을 개발한다. 시뮬레이션 면적은 100 m × 100 m 이고, 여기서 전체 네트워크는 동일한 모양의 그리드로 나뉜다.

데이터처리

관리자는 군집 역학을 이해함으로써 군집 상태를 효과적으로 관찰할 수 있고 게이트웨이 로봇 피드백에만 근거하여 다음 제어 입력치 타이밍을 계산할 수 있다. 제안한 방법의 이론적 분석을 통해 시스템의 안정된 상태를 도출하였고 시뮬레이션 결과로 검증하였다. 추후 연구로 게이트웨이 로봇 선정, 성능 영향 평가, 적합한 다음 명령을 위한 의사 결정 등의 문제를 해결하고 실제 구현을 통해 제안한 알고리즘을 보완하고자 한다.

후속연구

제안한 방법의 이론적 분석을 통해 시스템의 안정된 상태를 도출하였고 시뮬레이션 결과로 검증하였다. 추후 연구로 게이트웨이 로봇 선정, 성능 영향 평가, 적합한 다음 명령을 위한 의사 결정 등의 문제를 해결하고 실제 구현을 통해 제안한 알고리즘을 보완하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	로봇 군집 행동의 이점은?	군집 임베디드 시스템은 간단한 제어 법칙을 바탕으로 자율적으로 조정하는 많은 임베디드 로봇들로 구성된다. 로봇 군집 행동은 집합적이고, 확장·축소가 가능하며, 개별 로봇의 실패에도 강인함을 고려할 때 로봇 군집 시스템은 환경 개발, 대규모 탐사 및 구조, 보호 등을 포함한 다양한 과제들에 유용하다 [1, 2].
	리더 기반 군집 제어란?	그러나 많은 수의 로봇을 가진 군집 시스템은 관리자와 직접 커뮤니케이션을 할 수 없다. 이러한 대규모 임베디드 군집을 제어하기 위해 리더 기반 군집 제어가 제안되었고 이는 관리자가 리더를 선정하여 직접 제어하고 나머지 로봇들은 리더와 나머지 군집 로봇의 상호작용을 통해 또한 로컬한 제어법칙에 근거하여 군집 행동을 제어하게 된다 [12-16]. Walker [12, 13]등은 두 가지의 리더 기반 정보 전달 방식을 제안하고 비교하였다.
	군집 시스템에 영향을 미칠 수 있는 4가지 제어 유형은?	[4]에서 군집 시스템에 영향을 미칠 수 있는 4가지 제어 유형을 제시하였다. 즉, 바람직한 군집 행동을 실행하는 알고리즘 사이의 변경, 군집 제어 알고리즘 변수의 변경, 간접 군집 제어, 선정된 군집 리더를 통한 제어 등이다. 브로드캐스팅 (broadcasting)은 일반적으로 관리자가 명령이나 변경된 변수를 전체 임베디드 군집 시스템에 보내는 데 사용된다.

참고문헌 (16)

A. Kolling, P. Walker, N. Chakraborty, K. Sycara, and M. Lewis, “Human Interaction with Robot Swarms: a Survey,” Jounal of IEEE Transaction on Human-Machine Systems, Vol. 46, No. 1, pp. 9-26, 2016.

상세보기
J. Jana, K. Thomas, M. Benedikt, "Multi-agent Systems for Decentralized Control and Adaptive Interaction Between Humans and Machines for Industrial Environments," Proceedings of IEEE International Conference System Engineering and Technology, pp. 95-100, 2017.
J. C. Barca, Y. A. Sekercioglu, “Swarm Robotics Reviewed,” Journal of Robotica, Vol. 31, No. 3, pp. 345-359, 2013.

상세보기
M. Brambilla, E. Ferrante, M. Birattari, M. Dorigo, "Swarm Robotics: a Review from the Swarm Engineering Perspective," Journal of Swarm Intelligence Vol. 7, No. 1, pp. 1-41, 2013.

상세보기
Y. Tan, Z. Y. Zheng, “Research Advance in Swarm Robotics,” Journal of Defence Technology, Vol. 9, No. 1, pp. 18-39, 2013.

상세보기
A. Kolling, P. Walker, N. Chakraborty, K. Sycara, M. Lewis, “Human Interaction with Robot Swarms: a Survey,” Jounal of IEEE Transaction on Human-Machine Systems, Vol. 46, No. 1, pp. 9-26, 2016.

상세보기
M. Lewis, “Human Interaction with Multiple Remote Robots,” Journal of Reviews of Human Factors and Ergonomics, Vol. 9, No. 1, pp. 131-174, 2013.

상세보기
S. Kerman, D. Brown, M. Goodrich, "Supporting Human Interaction with Robust Robot Swarms," Proceedings of International Conference of Resilient Control Systems, pp. 197-202. 2011.
J.-P. de la Croix, M. Egerstedt, "A Control Lyapunov Function Approach to Human-swarm Interactions," Proceedings of IEEE American Control Conference pp. 4368-4373, 2015.
B. Tabibian, M. Lewis, C. Lebiere, N. Chakraborty, K. Sycara, S. Bennati, M. Oishi, "Towards a Cognitively-based Analytic Model of Human Control of Swarms," Proceedings of AAAI Spring Symposium Series, pp. 68-73, 2014.
K. Sycara, C. Lebiere, Y. Pei, D. Morrison, Y. Tang, M. Lewis, "Abstraction for Analytical Models from Cognitive Models of Human Control of Robotic Swarms," Proceedings of International Conference Cognitive Model, pp. 13-18, 2015.
P. Walker, S. A. Amraii, M. Lewis, N. Chakraborty, K. Sycara "Human Control of Leader-based Swarms," Proceedings of IEEE International Conference Systems Man, Cybemetics, pp. 2712-2717, 2013.
M. Goodrich, B. Pendleton, P. Sujit, J. Pinto, "Toward Human Interaction with Bio-inspired Robot Teams," Proceedings of International Conference Systems Man, Cybemetics, pp. 2859-2864, 2011.
B. Pendleton, M. Goodrich, "Scalable Human Interaction with Robotic Swarms," Proceedings of American Institute of Aeronautics and Astronautics, pp. 4731, 2013.
P. Walker, S. A. Amraii, N. Chakraborty, M. Lewis, K. Sycara, "Human Control of Robot Swarms with Dynamic Leaders," Proceedings of IEEE/RSJ International Conference Intell. Robot. Syst., pp. 1108-1113, 2014.
Y. Park, J. Moon, "Smart Dairy Management System Development Using Biometric / Environmental Sensors and Farm Control Gateway," IEMEK J. Embed. Sys. Appl., Vol. 11, No. 1, pp. 15-20, 2016 (in Korean).

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

임베디드 군집 시스템의 상호작용 기반 간접적 군집 구성 제어
Indirect Configuration Control of Embedded Swarm System Based on Human-Swarm Interaction 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (3)

표/그림 (3)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

데이터처리

후속연구

질의응답

참고문헌 (16)

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

임베디드 군집 시스템의 상호작용 기반 간접적 군집 구성 제어 Indirect Configuration Control of Embedded Swarm System Based on Human-Swarm Interaction 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (3)

표/그림 (3)

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

데이터처리

후속연구

질의응답

참고문헌 (16)

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

임베디드 군집 시스템의 상호작용 기반 간접적 군집 구성 제어
Indirect Configuration Control of Embedded Swarm System Based on Human-Swarm Interaction 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper