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김인철,신행철,Kim, In-Cheol,Shin, Hang-Cheol 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.2
Nowadays, one of the important functionalities required from robot task planners is to generate plans to compose existing component services into a new service. In this paper, we introduce the design and implementation of a heuristic search planner, JPLAN, as a kernel module for component service composition. JPLAN uses a local search algorithm and planning graph heuristics. The local search algorithm, EHC+, is an extended version of the Enforced Hill-Climbing(EHC) which have shown high efficiency applied in state-space planners including FF. It requires some amount of additional local search, but it is expected to reduce overall amount of search to arrive at a goal state and get shorter plans. We also present some effective heuristic extraction methods which are necessarily needed for search on a large state-space. The heuristic extraction methods utilize planning graphs that have been first used for plan generation in Graphplan. We introduce some planning graph heuristics and then analyze their effects on plan generation through experiments. 최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
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지능형 로봇 제어를 위한 작업계획 생성기와 실행기의 통합
김인철 ( In-cheol Kim ),김하빈 ( Ha-bin Kim ),신행철 ( Hang-cheol Shin ) 한국인터넷정보학회 2007 인터넷정보학회논문지 Vol.8 No.2
본 논문에서는 지능형 로봇의 효율적인 제어를 위해 작업계획 생성기와 계획 실행기간의 연동방식을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 작업계획 생성기와 실행기의 대표적인 유형과 연동방식들을 살펴본다. 그리고 BDI 구조의 계획 실행기에 주문형 작업계획 생성기를 연동하는 새로운 접근법을 소개하며, 이러한 연동방식에 기초한 지능형 로봇 제어구조를 설명한다. 또한 AIBO 로봇을 이용한 데모시스템의 구현을 통해 본 논문에서 제안한 이러한 연동방식과 제어구조의 유연성과 견고성을 분석해본다. This paper presents a way to integrate a task planner with a plan executive for efficient control of intelligent robots. For this purpose, it first surveys several types of the existing task planners and plan executives. And then it introduces a new approach that combines a BDI-based executive with an on-demand task planner, and it explains a control architecture of intelligent robots based upon this integrating paradigm. Finally it analyzes the flexibility and robustness of both the proposed integrating paradigm and the control architecture through implementation of a demo system using AIBO robots.
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김현식(Hyun-Sik Kim),신행철(Hang-Cheol Shin),김만수(Man-Soo Kim),김인철(In-Cheol Kim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.
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