This thesis proposes a distributed multi-robot architecture for robot soccer. Robot soccer has dynamic environment such as moving ball and unpredictable opponent team robots as well as home team robots. All robots should select its task, role and behavior dynamically and adaptively to score and not to lose the game. To deal with such environment, motivation and context based cooperation method is considered. Each robot has its own preference and motivation for each task based on its hardware resources and perception data. The preference is decided by the resources which is required for performing the task and the motivation is calculated by using the preference and the perception data. The robot team has task strategy and task strategy ratio which can change the weight of tasks based on environmental changes. By using information such as team member`s motivation on tasks, task strategy ratio and environmental changes, the robot can select its task. Information sharing among team members is available by using the multi-robot context. Each robot broadcasts its information such as its motivation, task, role and position to all robots and stores received information in the multi-robot context so that all team members can share the same information. A task consists of roles which are prioritized based on their importance. The robots working on a same task cooperate each other by doing their own roles. The robot selects its behavior by using confabulation method which calculates the probability of each behavior considering its role, context, previous behavior and internal state and select the behavior which has the highest probability value. The suggested architecture(MCMRA) has demonstrated by simulation and real experiment and the results show the scalability, robustness and adaptivity of the proposed multi-robot architecture.
본 논문은 로봇 축구를 위한 분산형 다개체 로봇 협동 구조를 제안한다. 로봇 축구는 움직이는 공 및 상대방 팀 로봇 등과 같이 동적인 환경을 가지고 있다. 모든 로봇은 이러한 동적인 환경에서 스스로 자신의 임무와 역할을 선택할 수 있어야 한다. 이러한 환경에서 임무를 선택하기 위하여 동기라는 개념을 적용하였다. 각 로봇은 자신의 하드웨어 특성에 따라 각 임무에 대한 선호도를 가지고 외부 환경 정보와 선호도를 이용하여 각 임무에 대한 동기를 가지게 된다. 로봇 팀은 임무 전략과 임무 전략 비율을 가지고 있어서 각 임무에 대한 비중을 전략과 외부 환경에 따라 조절할 수 있다. 극 로봇은 자신의 동기와 임무의 비중에 따라 임무를 선택하게 된다. 로봇간의 통신은 브로드케스팅 방법으로 이루어지며 각 로봇은 다개체 로봇 인지 모듈을 이용하여 팀내의 로봇들에 대한 정보를 저장 및 수정할 수 있다. 하나의 임무는 여러개의 역할로 구성되며 역할은 우선순위를 가지고 있다. 행동 선택은 확률 기반의 컨페블레이션 방법을 사용하여 이루어진다. 제안하는 다개체 협동 방법(MCMRA)는 모의 실험과 실제 로봇을 이용한 실험을 통하여 확장성, 강인성 그리고 적응성을 증명하였다.
