Hybrid Control System for Cooperation of Heterogeneous Field Robots = 이종 필드 로봇의 협업을 위한하이브리드 제어 시스템

국문 초록 (Abstract)

사람을 대신해 위험하거나 복잡한 일을 해주는 필드 로봇은 농업, 건설, 군사, 해양, 발전소 등 많은 분야에 적용되고 있다. 다양한 단일 로봇들이 개발되고 있지만, 필드 로봇 시스템의 작업 성능 향상을 위해서는 군집 또는 이종 로봇들 간의 협업이 필수적이다. 기존의 제어 방식들은 미분방정식 또는 차분방정식을 이용하여 시스템을 모델링하고 제어기를 설계하기 때문에 시스템이 복잡해질수록 여러 문제점이 발생한다. 예를 들어, 군집로봇 시스템에서 특정 로봇이 고장이 나거나 추가될 때 시스템을 다시 모델링하거나 제어기를 재설계해야 하는 어려움이 있다. 또한, 동적 시스템이 연속시간 시스템으로 표현되기 때문에, 로봇들은 시간에 따라 행동하게 된다. 대부분의 사이버물리 시스템은 시간이 아니라 사건에 따라 동적 특성이 변하기 때문에, 이는 개발 및 적용 측면에서 이종 로봇들의 협업을 효율적으로 자동화시키기에 현실성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 이산사건 시스템으로 이종 필드 로봇을 모델링하고, 목적에 따라 로봇들의 행동 사양들을 설계함으로써 효율적인 하이브리드 제어 시스템을 제안하였다.
이종 필드 로봇을 이산사건 시스템으로 모델링하기 위해 오토마타 기반 정형 기법을 사용하였다. 정형 기법은 시스템의 동적 움직임을 미분방정식 또는 차분방정식처럼 연속시간 동역학으로 표현하는 것이 아니라 상태, 사건, 목표 상태, 초기 상태, 천이 함수 등으로 표현함으로써 이산사건 동역함에 중점을 둔다. 정형 기법은 로봇이 추가되더라도 오토마타 모델을 합성하여 간단하게 전체 시스템을 모델링할 수 있어 확장성이 우수하다. 그리고, 제어 목적에 따라 행동 사양들을 모듈적으로 설계함으로써 로봇들의 계획 및 제어 측면에서 유연성이 우수한 장점이 있다. 마지막으로, 이산사건 시스템은 필드 로봇 시스템에서 발생하는 비동기적 사건을 기반으로 하이브리드 제어기가 행동하기 때문에 실용성이 뛰어나다. 이러한 접근론은 정형 기법과 형식 언어를 통해 시스템을 모델링하고 제어기를 설계하기 때문에, 동적 시스템의 움직임이나 제어기의 행동들을 보다 체계적으로 분석할 수 있다.
설계된 이산사건 시스템을 기존의 연속시간 시스템과 결합하여 하이브리드 제어 시스템을 개발하였으며, 개발된 시스템은 계층적 제어 구조의 특성을 갖는다. 하위 레벨에서 이종 필드 로봇의 상태와 사건들에 대한 정보가 상위 계층으로 전달되며, 상위 계층에서는 하이브리드 제어기가 정보를 바탕으로 선택적으로 제어 명령을 전달한다. 더욱이, 하이브리드 제어 시스템은 행동 사양을 기반으로 제어 가능한 사건들을 최대한 허용함으로써 필드 로봇들의 다양한 행동들을 보장하기 때문에 시스템의 자율성이 우수하다. 개발된 하이브리드 제어 시스템의 실용성과 성능을 향상시키고 계산 복잡도를 줄이기 위해 로봇의 상태 변수를 포함한 하이브리드 오토마타 기반 모델링 기법, 관측 불가능한 사건을 반영한 제어기 설계 방법론, 모듈적 및 계층적 제어기로 구성된 분산화 방법론, 상태 및 사건들의 비용을 고려한 최적화 방법론을 제안하였다.
이종 필드 로봇의 협업을 위한 하이브리드 제어 시스템은 필드 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 필드 실험을 통해 그 우수성이 검증 및 분석되었다. 제안되었던 시스템은 기존의 방법보다 논리적 및 형식적인 시스템 모델링, 분산형 및 관리적 제어기 설계와 체계적인 시스템 해석이 가능하여 필드 로봇 시스템의 실용성을 더욱 향상시킬 수 있다. 본 연구 결과는 현재까지 효율적인 시스템 모델링 및 제어기 설계 방법론이 부족했던 대규모 동적 시스템에 대해 새로운 접근론을 제시하며, 향후 다양한 군집로봇 시스템의 연구·개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Field robots, which do dangerous or complex tasks on behalf of humans, are being applied in many fields such as agriculture, construction, military, marine, and power plants. Various single robots are being developed; however, cooperation between multiple or heterogeneous robots is essential to improve the task performance of field robot systems. Since the conventional control method models the dynamic system using a differential equation or differential equation and designs a controller, various problems remain as the system becomes complicated. For example, in multirobot systems, it is challenging to remodel or redesign the control system when a specific robot fails or is added to the cluster. Also, field robots behave based on time since the dynamic system is modeled as a continuous-time system. Since most cyber-physical systems change their dynamic characteristics over events, this issue lacks practicality to efficiently automate the cooperation of heterogeneous robots in terms of development and application. Therefore, this study proposed an efficient hybrid control system by modeling heterogeneous field robots with discrete-event systems and designing behavior specifications of field robots according to their control objectives.
Automata-based formal methods were used to model heterogeneous field robots as discrete-event systems. Formal methods focus on discrete-event dynamics by modeling the dynamics of a system as a state, event, marked state, initial state, and transition function, rather than continuous-time dynamics such as differential equations or differential equations. Further, the formal methods have scalability as they can easily model the entire system by synthesizing each automaton model, even if robots are added to the group. Moreover, this approach can be flexible in planning and controlling robots by modularly designing behavior specifications according to control goals. Finally, discrete-event systems are practical because hybrid controllers behave based on asynchronous events occurring in field robot systems. This methodology models systems and design controllers through formal methods and legal languages, allowing more systematic analysis of the dynamic system or control action.
The designed discrete-event system was combined with the continuous-time system to develop a hybrid control system, and the developed system has a hierarchical control architecture. At the low-level, information on the states and events of heterogeneous field robots is transferred to the high-level layer, where the hybrid controller selectively allows control commands based on the eligible information. Moreover, the hybrid control system has remarkable autonomy because it ensures various behaviors of field robots by permitting controllable events as much as possible based on designed behavior specifications. Specially, this study proposed hybrid automata-based modeling including state variables, a controller design methodology reflecting unobservable events (i.e., unobservability), a decentralized methodology consisting of modular and hierarchical controllers, and an optimization methodology to improve the practicality and performance and reduce computational complexity.
Hybrid control systems for the cooperation of heterogeneous field robots have been verified and analyzed for their superiority through dynamic simulations and field experiments based on field scenarios. The proposed system can further improve the practicality of field robot systems by enabling logical and formal system modeling, decentralized and supervisory controller design, and systematic analysis than conventional methods. The results of this study present a new approach to large-scale dynamic systems that lack efficient system modeling and controller design methodology and are expected to contribute to future research and development of various multirobot systems.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 General Introduction 1
• 1.2 Related Works 4
• 1.3 Outline of Dissertation 6
• 2. Controllability 7
• 2.1 Introduction 8
• 2.2 Preliminaries 10
• 2.3 System Modeling 13
• 2.4 Hybrid Control 18
• 2.5 Results and Discussions 21
• 2.6 Preliminary Conclusions 26
• 3. Decentralization 27
• 3.1 Introduction 28
• 3.2 Hybrid System Modeling 31
• 3.3 Hybrid Controller Design 34
• 3.4 Hybrid System-based Heterogeneous Field Robots 39
• 3.5 Experimental Results and Discussions 47
• 3.6 Preliminary Conclusions 57
• 4. Observability 62
• 4.1 Introduction 63
• 4.2 System Modeling 65
• 4.3 Hybrid Control 73
• 4.4 Experimental Results and Discussions 81
• 4.5 Preliminary Conclusions 88
• 5. Optimization 90
• 5.1 Introduction 91
• 5.2 Preliminaries 93
• 5.3 Modeling and Optimal Hybrid Control 97
• 5.4 Heterogeneous Field Robot Systems 101
• 5.5 Experiments and Discussions 105
• 5.6 Preliminary Conclusion 111
• 6. Conclusions 112
• Bibliography 128
• Abstract (In Korean) 129