[논문 리뷰] Distributed Allocation and Scheduling of Tasks with Cross-Schedule Dependencies for Heterogeneous Multi-Robot Teams

Barbara Arbanas, Tamara Petrović외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 07.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 44인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 교차 스케줄 의존성이 있는 이종 다중로봇 팀을 대상으로 분산형, 메타휴리스틱 기반의 작업 할당 및 스케줄링 알고리즘을 제안하며, 문제를 분산형 유전적 계산 접근법(CBM-pop)을 사용한 차량 경로 문제(VRP)의 변종으로 모델링한다. 제안된 방법은 최신 경매 기반 방법 대비 더 빠른 계산 속도와 더 높은 확장성을 확보하였으며, 벤치마크 및 실세계 온실 응용 사례 모두에서 평균 13.23% 감소한 CPU 시간과 거의 최적에 가까운 해의 품질을 달성하였다.

ABSTRACT

To enable safe and efficient use of multi-robot systems in everyday life, a robust and fast method for coordinating their actions must be developed. In this paper, we present a distributed task allocation and scheduling algorithm for missions where the tasks of different robots are tightly coupled with temporal and precedence constraints. The approach is based on representing the problem as a variant of the vehicle routing problem, and the solution is found using a distributed metaheuristic algorithm based on evolutionary computation (CBM-pop). Such an approach allows a fast and near-optimal allocation and can therefore be used for online replanning in case of task changes. Simulation results show that the approach has better computational speed and scalability without loss of optimality compared to the state-of-the-art distributed methods. An application of the planning procedure to a practical use case of a greenhouse maintained by a multi-robot system is given.

연구 동기 및 목표

• 교차 스케줄 의존성, 특히 시간적 제약 및 순서 제약이 있는 이종 다중로봇 시스템에 대해 강력하고 빠르며 확장 가능한 분산 작업 할당 및 스케줄링 방법을 개발한다.
• 여러 로봇 간의 협업 계획 수립을 가능하게 하기 위해 순서 제약 및 전이 제약을 포함하는 교차 스케줄 의존성(XD)을 처리한다.
• 낮은 계산 오버헤드와 빠른 수렴성을 확보하여 동적 환경에서 온라인 재계획을 가능하게 한다.
• 중앙 집중형 조정기 의존도를 제거함으로써 시스템의 강성과 장애 내성 향상을 도모한다.
• 합성 벤치마크와 실세계 온실 자동화 응용 사례를 대상으로 제안된 방법을 검증한다.

제안 방법

• 문제는 자가용 다중출고지 차량 경로 문제(Capacitated Multi-Depot Vehicle Routing Problem, CVRP)의 변종으로 모델링되어 기존의 VRP 최적화 기법을 적용할 수 있도록 한다.
• 지식 공유와 모방 학습(mimetism)을 통합한 분산 메타휴리스틱 알고리즘(CBM-pop)을 기반으로 한 진화 계산 기반 접근법을 사용한다.
• 각 로봇은 자체 부분 해를 유지하고, 국소 탐색과 이웃 로봇과의 정보 교환을 통해 반복적으로 개선한다.
• 해의 표현 방식에 작업 순서를 인코딩하고 적합도 평가 시 이를 강제 적용함으로써 순서 제약을 처리한다.
• 전이 의존성은 시간 창과 준비 시간을 통해 모델링되며, 해의 비용 함수에 통합된다.
• 제안된 방법은 XD[ST-SR-TA] 작업을 위한 벤치마크 데이터셋에서 테스트되었으며, 최신 경매 기반 방법과 비교되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산형 메타휴리스틱 접근법이 교차 스케줄 의존성이 있는 이종 다중로봇 팀의 작업 할당 및 스케줄링에서 거의 최적의 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ2 제안된 방법은 중심 집중형 또는 경매 기반 방법 대비 계산 속도와 해의 품질 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 문제 크기와 복잡성이 증가함에 따라 이 방법의 확장성은 어느 정도까지 가능한가?
• RQ4 작업 추가 또는 로봇 장애와 같은 동적 변화에 대응하여 온라인 재계획을 지원할 수 있는가?
• RQ5 시간 제약 및 순서 제약이 있는 실세계 응용 분야에서 이 방법의 효과성은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 벤치마크 문제에서 최신 경매 기반 방법 대비 평균 13.23% 감소한 CPU 시간을 기록하였다.
• 해의 품질은 거의 동일하였으며, 제작 기간(makespan)은 평균 0.59% 향상되고 총 비용은 0.76% 향상되었다.
• 문제의 복잡성이 증가함에 따라 특히 뛰어난 확장성과 계산 속도를 보였다.
• 알고리즘의 분산 구조로 인해 중앙 집중형 조정기 의존도가 제거되어 강성과 장애 내성 향상이 이루어졌다.
• 실세계 온실 응용 사례에서 12台의 로봇과 30개의 작업, 순서 제약을 포함한 유효하고 실행 가능한 스케줄을 성공적으로 생성하였다.
• 스케줄 실행의 애니메이션 시각화 자료가 공개되어 있어 생성된 계획의 타당성과 정확성을 확인할 수 있었다.