군집 AI에 꼭 필요한 역할분담 시스템 : LVWS

제조 환경에서 로봇 팀은 각 로봇의 역량을 극대화하기 때문에 비용이 덜 들 수 있습니다. 그러면 문제는 다양한 로봇을 어떻게 조정할 것인가입니다. 일부는 고정되어 있고, 다른 일부는 이동식일 수 있습니다. 일부는 무거운 재료를 들어올릴 수 있고, 다른 일부는 더 작은 작업에 적합하기도 하죠.

그러한 해결책으로 Zhang과 그의 팀은 자발적 대기 및 하위 팀 구성(LVWS)을 위한 학습 기반 로봇 스케줄링 접근 방식을 만들었습니다.

Learning for Voluntary Waiting and Subteaming (LVWS)는 로봇의 협력적 작업을 효율적으로 조율하기 위해 개발된 스케줄링 방법입니다. 이 개념의 도입 배경은 다음과 같습니다:

배경과 필요성

로봇들이 제조 현장에서 복잡한 작업을 수행하기 위해 협력할 때, 각 로봇이 가진 물리적 특성과 능력에 따라 작업을 최적으로 배분하는 것이 매우 중요합니다. 초기 로봇 스케줄링 방법들은 주어진 작업을 가능한 빨리 수행하는 데 중점을 두었으나, 이는 복잡한 협력 작업이나 자원이 제한된 환경에서는 비효율적일 수 있습니다. 특히, 단순한 작업을 먼저 처리하느라 중요한 작업이 지연되는 문제가 발생할 수 있습니다.

LVWS 개념의 도입

이러한 문제를 해결하기 위해 Zhang과 그의 연구팀은 LVWS를 개발했습니다. 이 방법은 다음 두 가지 핵심 개념을 포함합니다:

  1. 자발적 대기(Voluntary Waiting): 로봇이 당장 수행할 수 있는 작은 작업이 있더라도, 전체 작업의 효율을 고려해 더 중요한 작업을 위해 기다릴 수 있도록 합니다.
  2. 하위 팀 구성(Subteaming): 작업의 특성과 로봇의 능력에 따라, 로봇들을 하위 팀으로 나누어 특정 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.
연구와 발전

이 개념은 여러 대의 로봇이 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 찾기 위해 실험적으로 도입되었습니다. 연구팀은 시뮬레이션 환경에서 LVWS 방법을 다른 기존 방법들과 비교 테스트하였으며, LVWS가 더 높은 효율을 보인다는 결과를 얻었습니다.

이 방법의 도입은 로봇 기술이 복잡해지고, 여러 로봇이 협력하는 환경이 증가함에 따라 더욱 주목받고 있습니다. 특히, 대규모 산업 환경에서 로봇들이 협력 작업을 효율적으로 수행하기 위해 LVWS 같은 스케줄링 방법이 필수적입니다.

자발적 대기(Voluntary Waiting) 전략   :

세 개의 로봇이 있다고 가정해 봅시다. 이 중 두 대의 로봇은 각각 4파운드의 물체를 들어 올릴 수 있고, 나머지 한 대는 10파운드를 들어 올릴 수 있습니다. 여기서 두 대의 작은 로봇 중 하나가 다른 작업을 수행 중이며, 7파운드의 상자를 들어야 하는 상황이 발생합니다.

이 상황에서 LVWS 방법은 큰 로봇이 7파운드의 상자를 들도록 하지 않고, 작은 로봇이 다른 작은 로봇이 작업을 마칠 때까지 기다리게 합니다. 그런 다음, 두 대의 작은 로봇이 함께 7파운드의 상자를 들어 올립니다. 이렇게 하면 큰 로봇은 자신이 더 잘 수행할 수 있는 다른 큰 작업에 투입될 수 있습니다.

 

하위팀 구성 (Subteaming) 전략 :

이는 여러 개의 로봇이 함께 작업을 수행해야 하는 상황에서, 전체 팀을 더 작은 하위 팀으로 나누어 특정 작업을 효율적으로 수행하도록 하는 방법을 의미합니다. 이 개념은 특히 다양한 기능을 가진 로봇들이 서로 다른 작업을 동시에 처리할 때 유용합니다.

예시:

예를 들어, 10개의 작업이 주어지고 6대의 로봇이 있는 상황을 가정해 봅시다. 이 중 일부 로봇은 무거운 물체를 들어올릴 수 있고, 다른 로봇들은 정밀한 조립 작업을 수행할 수 있다고 합시다.

  1. 큰 팀: 처음에는 모든 로봇이 한 팀으로 작업을 시작할 수 있습니다. 그러나 작업의 특성상, 모든 로봇이 같은 작업을 하는 것은 비효율적일 수 있습니다.

  2. 하위 팀(subteam): 이때, LVWS 시스템은 특정 로봇들을 하위 팀으로 나누어 작업을 분담시킵니다. 예를 들어, 무거운 물체를 들어야 하는 작업에는 힘이 센 두 대의 로봇을 한 팀으로 묶고, 나머지 로봇들은 정밀한 조립 작업을 수행하도록 별도의 하위 팀으로 구성합니다.

이렇게 하위 팀으로 나누면 각 로봇이 자신의 특성에 맞는 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. Subteaming은 이러한 작업 분담을 통해 전체 작업의 효율성과 속도를 높이는 데 기여합니다.

 

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