분산 표적의 추적을 위한 다중 감시로봇의 실시간 협업 = Real-Time Coordination of Multiple Surveillance Robots for Tracking Distributed Targets

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 통합 전자전 환경에서 다수의 감시/정찰 로봇이 협업하여 전장에 분산되어있는 다중표적을 어떻게 효율적으로 추적할 수 있는지에 대한 기법을 제안한다. 감시로봇이 탐지한 다중표적을 추적하기 위하여 탐지된 표적의유틸리티 값과 각각의 로봇이 특정한 표적을 추적할 확률을 계산한다. 로봇의 표적에 대한 유틸리티와 표적을 추적할 확률을 기반으로 각 로봇의 표적에 대한 예상 유틸리티(Expected Utility)를 계산한다. 동적인 환경에서 결정이론을 따르는 다중로봇은 실시간 협업을 위하여 예상 유틸리티 값이 최대인 최적의 표적할당을 수행한다. 구현한무인 감시/정찰 시뮬레이터에서 다중표적과 다중로봇을 포함하는 다양한 시나리오를 설정하여 다중감시로봇의 실시간 협업에 대한 성능을 평가하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 분산전장 환경에서의 표적할당
• 2.1 표적의 예상 유틸리티 계산
• 2.2 다중로봇의 협업을 고려한 표적할당 알고리즘
• 3. 무인 감시/정찰 통합 시뮬레이터 개발
• 3.1 무인 감시/정찰 시뮬레이터 구현
• 3.2 이동 표적에 대한 예상 좌표 추정
• 4. 실험 및 분석
• 4.1 예상 유틸리티 계산을 통한 표적할당 예제
• 4.2 표적할당의 성능비교
• 4.3 장애물에 의하여 관측할 수 없는 표적의 예상좌표 추정 성능비교
• 5. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 김성필, "칼만필터의 이해" 25-46, 2010

2 김희승, "적외선 거리 센서를 이용한 시각 장애자용 계단 감지 시스템1" 한국차세대컴퓨팅학회 6 (6): 12-18, 2010

3 박은성, "스마트 케어 감시 시스템을 위한 위치정보 정확도 향상 방법" 한국차세대컴퓨팅학회 9 (9): 17-25, 2013

4 박소령, "다중로봇의 정보융합을 통한 다중표적의 유형 및 위치 추정" 한국차세대컴퓨팅학회 9 (9): 38-50, 2013

5 J. Byers, "Utility-based decisionmaking in wireless sensor networks" IEEE 143-144, 2000

6 E. Ackerman, "U.S. Army Considers Replacing Thousands of Soldiers with Robots" 2014

7 D, Mark, "Improving AI Decision Modeling Through Utility Theory"

8 D. Cohen, "Expected utility based sensor selection for state estimation" 25-30, 2012

9 A. Jevtic, "Distributed Bees Algorithm for Task Allocation in Swarm of Robots" 6 (6): 296-304, 2012

10 R.N. McDonough, "Detection of Signals in Noise" Academic Press 438-445, 1995

11 L. G. Weiss, "Autonomous Robots in the Fog of War" 26-31, 2011

12 S. J. Russell, "Artificial Intelligence:A Modern Approach" 584-620, 2008

13 D. Mark, "AI Architectures: A Culinary Guide" Game Developer Magazine

14 I.R. Ballesteros, "A Framework for Cooperative Multi-Robot Surveillance Tasks" 2 : 163-170, 2006