다중 로봇 시스템은 넓은 환경 전반에서의 효율적 협력이 요구되는 커버리지 작업에 널리 활용된다. 다중 로봇 커버리지 경로 계획(Multi-Robot Coverage Path Planning, MCPP)에서 일반적으로 목표는 전체 영역을 커버하기 위해 서로 겹치지 않는 경로를 생성함으로써 makespan을 최소화하는 것이다. 그러나 대부분의 기존 방법은 구역 전반에서의 중요도가 균일하다고 가정하여, 일부 구역에 보다 신속한 주의가 필요한 상황에서의 효과를 제한한다. 우리는 우선순위 인지 MCPP(Priority-Aware MCPP, PA-MCPP) 문제를 제안한다. 이 문제에서는 환경의 일부가 가중치와 함께 우선순위 구역으로 지정된다. 목표는 구역 커버리지의 총 우선순위-가중 지연 시간과 전체 makespan을 렉시코그래픽(사전식) 순서로 최소화하는 것이다. 이를 해결하기 위해, (1) 국소 탐색을 결합한 탐욕적 구역 할당, 스패닝 트리 기반 경로 계획, 그리고 (2) Steiner-tree(슈타이너 트리) 유도를 통한 잔여 커버리지를 포함하는 확장 가능한 2단계 프레임워크를 제안한다. 다양한 시나리오에 걸친 실험 결과, 본 방법은 표준 MCPP 기준선과 비교하여 우선순위-가중 지연 시간을 유의미하게 감소시키는 동시에, 경쟁력 있는 makespan을 유지함을 보여주었다. 민감도 분석 또한 본 방법이 로봇 수에 대해 잘 확장되며, 우선순위 가중치를 조정함으로써 구역 커버리지의 행동을 효과적으로 제어할 수 있음을 추가로 시사한다.

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