Nowadays, there are many researches about robotic fish. Most of these researches have focused on developing robotic platforms to mimic fish-like locomotion. However, besides having the ability to execute basic behaviors, like navigation and object tracking; effective task execution also requires the ability to handle complex functionality associated with different fields of application for robotic fish. Therefore, in this paper, a task selection method for decontamination of robotic fish is proposed, and a simulator is developed for verifying the effectiveness of the proposed task selection method.
To accomplish a certain mission, the robotic fish needs a suitable framework for task selection. Various internal and external conditions affect the task selection framework for robotic fish. As there are multiple factors that affect the task selection, this is Multi-criteria Decision Making (MCDM) problem. Moreover, the criteria in this particular setup are dependent; so, Analytic Hierarchy Process (AHP) and weight sum cannot be applied. Therefore, in this paper, a task selection method based on λ-fuzzy measures and Choquet fuzzy integral, which can cater for the interactions among the criteria, is proposed.
The proposed task selection method was verified by simulation. The simulations were implemented using Webots and is based on the force model and the cognitive architecture of robotic fish. Using this simulator, the decontamination experiments with randomly appearing pollutants were performed. The proposed module can select suitable task for effective decontamination through these experiments.
최근 로봇 물고기에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 대부분의 연구는 실제 물고기를 모사한 플랫폼 혹은 유영 알고리즘 개발에 초점을 두고 있다. 하지만 로봇 물고기가 다양한 분야에서 활용되기 위해서는 내비게이션이나 물체 추적 같은 단편화된 기능을 넘어서 임무 수행을 위한 복합적인 시스템이 개발 되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 특별한 목적을 위한 로봇 물고기의 임무 선택을 구현하고 이를 실험하기 위한 시뮬레이터를 개발하였다.
로봇 물고기가 특정 목적으로 사용되기 위해서는 현재 상황에 적합한 임무 선택이 필요하다. 이 때 임무 선택에는 로봇의 내, 외부의 다양한 조건들이 복합적으로 작용하는데 이러한 다양한 조건들을 각기 다른 기준으로 설정한 후 다기준 의사 결정(Multi-criteria Decision Making)을 이용한다. 이때 임무 선택의 기준들이 서로 독립적이지 않은 경우 Analytic Hierarchy Process(AHP)나 Weighted Sum과 같은 방식은 기준들의 상호작용을 반영하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 기준들의 상호작용을 충분히 반영할 수 있는 λ-퍼지 척도와 Choquet 적분을 이용한 로봇 물고기의 임무 선택 방법을 제안한다.
제안한 임무 선택 방법은 시뮬레이션을 사용하여 검증하였다. 시뮬레이션은 로봇 물고기의 Force Model과 Cognitive Architecture를 바탕으로 Webots 환경에서 구현 하였다. 이 시뮬레이터를 이용하여 산발적으로 발생하는 오염물질을 로봇 물고기가 효율적으로 제거하는 시뮬레이션 실험을 하였다. 이 실험을 통해 제안된 모듈이 효율적으로 적합한 임무 선택을 하는 것을 확인 할 수 있었다.
