진보 기반 결함 탐지와 건강 인식 작업 할당을 위한 이종 다중 로봇 시스템

초록

본 논문은 이종 로봇 팀의 작업 진행률을 실시간으로 추정하는 경량 칼만 필터와 정규화 혁신 제곱(NIS) 검정을 결합한 결함 탐지 모듈을 제안한다. 탐지 결과는 건강 가중 비용 및 마스크 형태로 동적 작업 할당 QP에 반영되어, 건강 변화 시 이벤트 기반 재할당을 수행하고 ℓ₁ 할당 변동 페널티로 재할당 진동을 억제한다. 실험은 측정 노이즈 증가, 속도‑슬립 바이어스, 통신 단절, 작업 포기 등 네 가지 고장 시나리오에서 탐지 지연, 작업 완료율, 재할당 빈도 등을 평가한다.

상세 분석

이 논문은 두 가지 핵심 기술을 통합함으로써 이종 다중 로봇 시스템의 신뢰성을 크게 향상시킨다. 첫 번째는 ‘진보 기반 결함 탐지’이다. 로봇‑작업 쌍마다 정규화된 진행률 신호 rᵢ,ₘ∈