| 초록 |
최근 무인항공기의 제작 기술이 발전함에 따라, 농업, 재해 관측용 등의 민간 용도 뿐만 아니라 정찰 및 공격 등의 군사적 목적으로 다수의 무인기를 사용하는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 다수의 무인기를 사용할 때에 각 무인기를 사람이 직접 제어하는 데에는 어려움이 많으므로, 주어진 목표를 달성하기 위해서 자율적으로 협력하며 효과적인 행동을 수행하는 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이러한 문제는 순차적 의사결정 문제로 생각할 수 있으며, 마코프 의사결정 과정(Markov Decision Processes; MDPs)과 이를 부분적 혹은 부정확한 관찰값을 다룰 수 있도록 확장한 부분관찰 마코프 의사결정 과정(Partially Observable MDPs; POMDPs) 등의 대표적인 의사결정이론 모델을 이용하여 복잡하고 불확실한 환경에서의 의사결정 문제를 통계적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는 복수의 무인기를 이용할 때 동적 임무 할당 및 정찰 임무 문제를 POMDP를 이용하여 효율적으로 최적화할 수 있음을 보이고, 센서의 관찰값에 오차가 발생할 수 있는 경우, MDP에 비해 POMDP를 이용할 때 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 실제 쿼드콥터(quadcopter)를 이용하여 POMDP 정책이 실제 환경에서도 잘 동작함을 시뮬레이션을 통해 입증하였다. |
