[논문 리뷰] Hierarchical and State-based Architectures for Robot Behavior Planning and Control

Philipp Allgeuer, Sven Behnke|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 28.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 9인용 수 29

한 줄 요약

이 논문은 계층적 상태 기반 행동 제어를 위한 State Controller Library (SC Library)와 행동 기반, 억제 기반 계획을 위한 Behavior Control Framework (BC Framework)라는 두 가지 크로스플랫폼 C++ 프레임워크를 제시한다. 이는 모듈러하고 실시간적인 로봇 행동 제어를 가능하게 한다. 프레임워크는 NimbRo-OP 인간형 축구 로봇에서 검증되었으며, 억제 메커니즘을 통한 자동 행동 전환을 통해 복잡하고 동적인 작업에 효과적으로 통합된 것을 입증하였다.

ABSTRACT

In this paper, two behavior control architectures for autonomous agents in the form of cross-platform C++ frameworks are presented, the State Controller Library and the Behavior Control Framework. While the former is state-based and generalizes the notion of states and finite state machines to allow for multi-action planning, the latter is behavior-based and exploits a hierarchical structure and the concept of inhibitions to allow for dynamic transitioning. The two frameworks have completely independent implementations, but can be used effectively in tandem to solve behavior control problems on all levels of granularity. Both frameworks have been used to control the NimbRo-OP, a humanoid soccer robot developed by team NimbRo of the University of Bonn.

연구 동기 및 목표

• 기존의 인공지능 및 반응형 제어가 실패하는 비결정적이고 동적인 환경에서 복잡하고 실시간적인 로봇 행동을 구현하는 데 도전하는 것.
• 낮은 복잡도에서 중간 복잡도의 유한 상태 기반 행동과 고복잡도의 동시 행동 실행을 모두 지원하는 모듈러하고 효율적이며 확장 가능한 행동 제어 프레임워크를 설계하는 것.
• 상태 기반 및 행동 기반 아키텍처를 하나의 시스템에 통합하여 계획과 반응형 제어의 원활한 통합을 가능하게 하는 것.
• 특히 로봇 축구에 적합한 인간형 로봇 응용 분야에서 실시간 성능 및 크로스플랫폼 배포를 지원하는 것.
• 로봇 축구를 초월하여 어떤 시스템에서도 구조화된 행동 제어가 필요로 하는 분야에 일반적이고 재사용 가능한 소프트웨어 프레임워크를 제공하는 것.

제안 방법

• 유한 상태 기계를 일반화하여 다중 동작 계획과 구조화된 동작 시퀀스를 지원하는 상태 기반 프레임워크인 State Controller Library (SC Library)를 구현한다.
• 연쇄적 및 비연쇄적 억제를 사용하여 계층적 트리 형태의 행동을 중심으로 Behavior Control Framework (BC Framework)를 설계한다. 이는 동시 행동 활성화를 동적으로 관리한다.
• 행동 준비도를 활성화 수준(0.0에서 1.0)으로 표현하며, 행동은 감지 전조건 및 환경 상태에 따라 값을 반환한다.
• 행동 로직과 저수준 제어를 분리하기 위해 인터페이스 레이어를 통합하여, NimbRo-OP 시스템에서 ROS 토픽 및 서비스를 통해 통신이 가능하게 한다.
• 두 프레임워크의 공존을 허용한다. BC Framework의 개별 행동 내부에서 SC Library를 사용하여 복잡한 동작 시퀀스의 내부 상태 기계를 구현한다.
• 억제 관계가 명시적 상태 전이 논리를 사용하지 않고도 행동 전환을 자동으로 관리하도록 시스템을 구성함으로써 코드 복잡도를 감소시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 실시간 로봇 시스템에서 순차적이고 구조화된 행동과 동시에 발생하는 동적 행동 실행을 모두 지원하는 모듈러하고 효율적인 행동 제어 아키텍처를 설계할 수 있는가?
• RQ2 억제 기반 행동 조율은 복잡한 로봇 행동에서 명시적 상태 전이 정의의 필요성을 어느 정도 줄일 수 있는가?
• RQ3 상태 기반 및 행동 기반 제어를 조합한 하이브리드 아키텍처는 실제 로봇 플랫폼에서 다양한 정도의 정밀도 수준에서 행동을 효과적으로 관리할 수 있는가?
• RQ4 이 프레임워크는 로봇 축구와 같은 실제 로봇 환경에서 흔히 발생하는 노이즈, 부분 관측 가능성, 교란 등 동적이고 노이즈가 많은 환경에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 실시간 제약 조건과 다중 구성 요소 간 조율이 필요한 실제 인간형 로봇 시스템에서 이러한 프레임워크의 실용적 타당성은 어떠한가?

주요 결과

• SC Library는 탐색 및 조작과 같은 낮고 중간 복잡도의 행동을 효과적으로 지원하였으며, NimbRo-OP 로봇의 다양한 구성 요소에 성공적으로 적용되었다.
• BC Framework는 계층적 억제 모델을 통해 동적이고 동시적인 행동 실행을 가능하게 하여, 공을 향해 걷는 것과 슛을 하는 것과 같은 행동 간 자동 전환을 가능하게 하였다. 이는 명시적 전이 논리를 사용하지 않았다.
• 억제 메커니즘을 통해 행동은 활성화 수준에 따라 서로 억제하거나 억제당할 수 있으며, 이는 환경 변화에 대응하는 강력하고 자율적인 행동 전환을 가능하게 한다.
• 프레임워크는 NimbRo-OP 로봇의 ROS 기반 소프트웨어 스택에 성공적으로 통합되어 크로스플랫폼 호환성과 실시간 성능을 입증하였다.
• SC Library와 BC Framework의 조합은 계층적 행동 제어를 가능하게 하였으며, 이는 BC Framework로 고수준 행동 조율을, SC Library로 행동 내부의 동작 시퀀싱을 수행함으로써 달성되었다.
• 시스템은 로봇 축구와 같은 동적 환경에서 높은 내성적 성능을 보였으며, 센서 노이즈, 부분 관측 가능성, 교란 등이 흔한 환경에서도 안정성을 확보하여, 실제 환경 배포에 적합함을 입증하였다.