In this paper, we consider multiple robot display such that when users give a sequence of images as input, a large number of robots construct a sequence of formations to visualize the input images collectively. Users perceive a higher quality of responsiveness when robots respond to users` input in a more prompt and/or regular manner. A key problem in multiple robot display is trajectory planning, which determines the robot`s position and velocity along a given path while avoiding collisions. The response then consists of trajectory planning computation time and robot moving time. In the multiple robot display, there is a conflict between reducing computation time and reducing robot moving time, and it is complicated to predict such a tradeoff over various environments. We propose an adaptive framework that exploits this tradeoff by dynamically adjusting a specific parameter - how many robots are under investigation one by one in sequence for collision resolution. Our simulation results show that our framework effectively reduces the response time in a scalable manner, and it produces balanced solutions adapting to various environments. Our experiment results also show that our framework is valid with real robot settings.
본 논문에서는, 사용자가 표현하고 싶은 연속적인 이미지들을 입력으로 주었을 때, 많은 로봇들이 특정 대형을 갖추면서 전체적으로 주어진 입력을 형상화하는 multiple robot display 문제를 다룬다. 사용자들은 로봇들이 주어진 입력에 대하여 좀 더 신속하고 일정하게 반응할수록 높은 만족도를 느낀다. Multiple robot display의 핵심은 trajectory planning으로, 이는 로봇들의 기하학적인 경로가 주어진 상황에서 로봇들끼리 충돌이 발생하지 않도록 각 로봇의 위치와 속도를 결정해주는 문제이다. Multiple robot display에서의 반응 시간은 각 로봇들의 trajectory를 계산하는 시간과 계산된 결과를 바탕으로 로봇들이 실제로 경로를 움직여서 목표점까지 가는 이동시간의 합으로 정의된다. 위의 반응시간을 줄이기 위해서는 trajectory 계산 시간과 로봇 이동시간을 모두 줄여야 하는데, trajectory 계산시간을 줄이는 것과 로봇 이동시간을 줄이는 것은 서로 상충하는 특징이 있다. 또한, 이러한 상충 관계의 정도는 주어진 환경에 따라 다양하게 변하기 때문에 이를 예측하기가 매우 힘들다. 우리는 이러한 trajectory 계산 시간과 로봇 이동시간 간의 상충 관계를 실시간으로 예측하고, 특정 변수를 조절하여 반응시간을 최소화하는 적응적 trajectory planning 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통해, 우리가 제안한 기법이 로봇의 개수가 늘어나더라도 효과적으로 반응시간을 줄일 수 있고, 다양한 환경 속에서도 일정한 성능을 낼 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 실제로 로봇을 구현하여 실험해봄으로써, 우리가 제안한 기법의 유효성을 확인하였다.