[논문 리뷰] Autonomous Reactive Mission Scheduling and Task-Path Planning Architecture for Autonomous Underwater Vehicle

Somaiyeh Mahmoud Zadeh|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 13.

Underwater Vehicles and Communication Systems참고 문헌 4인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 동적인 불확실한 조건 하에서 실시간 의사결정을 가능하게 하는 자율형 잠수선(AUV)을 위한 새로운 반응형 미션 스케줄링 및 작업-경로 계획 아키텍처를 제시한다. 고수준의 작업 우선순위 부여와 하위 수준의 국소 운동 계획을 결합한 계층적 제어 프레임워크를 통해, 시스템은 자원 제약을 자율적으로 관리하고, 해류와 같은 환경적 요란에 적응하며, 복잡한 웨이포인트 지도화된 운영 영역에서 시간에 맞는 작업 완료를 보장한다.

ABSTRACT

An Autonomous Underwater Vehicle (AUV) should carry out complex tasks in a limited time interval. Since existing AUVs have limited battery capacity and restricted endurance, they should autonomously manage mission time and the resources to perform effective persistent deployment in longer missions. Task assignment requires making decisions subject to resource constraints, while tasks are assigned with costs and/or values that are budgeted in advance. Tasks are distributed in a particular operation zone and mapped by a waypoint covered network. Thus, design an efficient routing-task priority assign framework considering vehicle's availabilities and properties is essential for increasing mission productivity and on-time mission completion. This depends strongly on the order and priority of the tasks that are located between node-like waypoints in an operation network. On the other hand, autonomous operation of AUVs in an unfamiliar dynamic underwater and performing quick response to sudden environmental changes is a complicated process. Water current instabilities can deflect the vehicle to an undesired direction and perturb AUVs safety. The vehicle's robustness to strong environmental variations is extremely crucial for its safe and optimum operations in an uncertain and dynamic environment. To this end, the AUV needs to have a general overview of the environment in top level to perform an autonomous action selection (task selection) and a lower level local motion planner to operate successfully in dealing with continuously changing situations. This research deals with developing a novel reactive control architecture to provide a higher level of decision autonomy for the AUV operation that enables a single vehicle to accomplish multiple tasks in a single mission in the face of periodic disturbances in a turbulent and highly uncertain environment.

연구 동기 및 목표

• 제한된 배터리 및 자원 제약 하에서 지속적이고 장기적인 AUV 운영을 가능하게 하는 도전 과제를 해결한다.
• 비용, 가치 및 차량 가용성에 기반해 작업 우선순위를 동적으로 할당하는 의사결정 프레임워크를 개발한다.
• 해류 불안정성과 같은 주기적인 환경적 요란에 대한 강건성을 확보한다.
• 고수준의 미션 스케줄링과 저수준의 국소 운동 계획을 통합하여 실시간 적응성을 확보한다.
• 미션 실행 중 갑작스러운 환경 변화에 대응해 실시간으로 재계획을 수행할 수 있도록 자율적이고 즉각적인 재계획 기능을 제공한다.

제안 방법

• 고수준의 미션 스케줄링 및 작업 우선순위 부여를 위한 의사결정 모듈을 포함한 계층적 제어 아키텍처를 제안한다.
• 작업를 공간적으로 맵핑하고 구조화된 계획을 위한 운영 영역을 정의하기 위해 웨이포인트 기반 네트워크를 사용한다.
• 지속적인 환경 조건 및 차량 상태 모니터링을 위한 반응형 제어 메커니즘을 적용한다.
• 실시간 장애물 회피 및 동적 요란 하에서의 경로 추적을 처리하기 위해 국소 운동 계획기를 통합한다.
• 미션 목표 및 자원 가용성에 기반해 작업 우선순위를 정하기 위해 비용-가치 예산 할당 기법을 적용한다.
• 환경 변화 및 차량 제약에 대응해 작업 순서와 경로를 동적으로 조정함으로써 온라인 재계획을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 미션 중 동적인 환경 변화에 대응해 AUV가 자율적으로 작업 우선순위를 재할당하고 재스케줄링할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 주기적인 요란(예: 해류)에 실시간으로 적응하면서도 미션 목표를 유지할 수 있도록 하는 아키텍처 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 복잡한 해양 환경에서 엄격한 자원 및 시간 제약 하에서 작업-경로 계획을 최적화하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 불확실하고 매우 동적인 해양 조건에서 운영할 경우 강건성과 안전성을 확보하기 위한 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 단일 AUV가 고생산성과 시간에 맞는 작업 완료를 달성하면서도 지속적인 미션 수행을 이룰 수 있는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 아키텍처는 동적이고 불확실한 해양 조건 하에서도 자율적이고 반응형의 미션 스케줄링 및 경로 계획을 가능하게 한다.
• 시스템은 주기적인 환경적 요란이 있음에도 불구하고 미션 생산성과 시간에 맞는 작업 완료를 성공적으로 유지한다.
• 고수준의 작업 우선순위 부여와 저수준의 운동 제어 통합은 실시간 운영에서 강건성과 적응성을 보장한다.
• 웨이포인트 기반 네트워크 구조는 복잡한 미션 영역에서 공간적 조직화 및 계획 효율성을 향상시킨다.
• 자원 제약을 동적으로 관리하고 변화하는 조건에 대응해 재계획을 수행함으로써 지속적인 배치를 지원한다.
• 해류 불안정성에 효과적으로 적응함으로써 편차를 감소시키고 미션 안전성 및 신뢰성을 향상시킨다.