본 연구는 다수 로봇 무리가 분산된 공간을 커버하기 위한 일체형(cohesive) 구성(configuration) 제어기를 제시한다. 목표는 로봇이 무리를 이루는 동안에도 네트워크에 대한 불완전한 지식만을 가지고서 단절에 강건한 조밀하고 볼록한(convex) 네트워크를 구축하는 것이다. 제어기는 두 가지 서로 다른 알고리즘의 통합된 프레임워크로 구성된다. 첫째, 경계 힘(boundary force) 알고리즘을 제시한다. 이는 액체 분자 사이의 표면장력(surface tension) 힘이라는 개념을 차용한 물리 기반 swarm intelligence이다. 이러한 힘을 기존의 무리 이동(flocking)과 결합하면 로봇 네트워크의 전체 형상에 대한 지식 없이도 볼록하고 조밀한 구성을 생성한다. 둘째, 로봇들은 단일 로봇의 제거가 국소 토폴로지를 변화시키는 영역인 국소 관절점(local articulation point)을 식별함으로써, 어떤 구성이 단절 직전에 있는지를 분산적으로 결정한다. 이러한 점이 감지되면 로봇들은 클러스터링(clustering)으로 행동을 전환하여, 취약한 영역 주변에 로봇들을 집합시켜 모든 관절점을 제거하고 연결된 구성을 유지한다. 마지막으로, 대규모 파편화(massive fragmentation)에 대해 로봇 구성이 갖는 위험 수준을 객관적으로 나타내는 취약성 지수(vulnerability index)를 도입하였다. 각 알고리즘의 이론적 성능 분석을 제시하고, 저비용 로봇 세트를 사용한 시뮬레이션 및 실험으로 결과를 검증한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.