This paper presents extensions to the consensus-based bundle algorithm (CBBA) to take into account information rewards obtained en route. Original CBBA gets score from a performed task when it reaches to the target area, however cannot acquire score when current defined task is changed before completion. The key idea is to incorporate acquired information on the fly when defining scores of the assigned tasks in the re-plan process so that agents can react to the changes in the environment with correct awareness of the executed task scores. Real-time operation is one of the key issues of this research, and it can be considered by linearizing the information changing using pre-defined formula.
In order to adjust the algorithm for simulation in real time domain with a better performance, scoring scheme should be pre-defined as a specific function according to a path to the target. Along the way to the target, amount of information gathered differs with type of sensors as well as path of the agent. In this research, the agent’s movement is approximated as moving towards the target in a straight line with constant velocity. The acquired information is calculated using the entropy method as mutual information in the case of vehicles using the bearing sensor, range sensor or both.
This pre-defined tendency of gathering information is expressed by a specific formula and reflected to the CBBA reward scheme and compared to the original CBBA. The CBBA reward scheme, which adjusts sensor characteristic, reflected more realistic situations in mission field.
본 연구는 기존의 CBBA (Consensus Based Bundle Algorithm)를 확장하여 경로상에서 얻는 정보를 알고리즘 내에 반영한다. 기존 CBBA의 경우 무인기가 목표 지점에 도달하여 임무를 수행한 후에 보상을 얻었으며 현재의 임무가 완수되지 못하고 중간에 다른 임무로 대체될 시에 기존 임무로부터 아무런 보상을 얻지 못한다. 연구의 핵심은 임무 재할당 시에 목표 지점까지 도달하는 과정에서 얻는 정보를 고려하여 무인기가 변화된 임무 환경에 대하여 진행하는 작업에 대한 적합한 보상을 얻게 하는데 있다. 실시간으로 알고리즘의 적용을 위하여 경로에 따라서 증가하는 정보량을 선형화시켜 일반식으로 정의하여 적용한다.
계산 부담을 줄이고 효율적인 실시간 알고리즘 적용을 위해서 임무 보상에 대한 방법이 경로에 따라 미리 정의된 특정 함수로 정의 되어야 한다. 무인기가 목표에 도달하는 동안 획득한 정보량은 무인기가 탑재하고 있는 센서의 종류와 무인기가 이동하는 경로에 의해서 변화한다. 본 연구에서는 무인기의 움직임은 다음의 두 가지의 상황으로 간략화하여 정의하였다; 먼저는 무인기가 목표를 향해서 일직선으로 등속도로 이동하는 것이고 다른 하나는 목표로부터 일정 거리를 두고 주위를 선회하는 상황이다. 획득한 정보량은 엔트로피를 이용한 상호정보량 (Mutual Information) 계산 방법을 이용하여 계산되었다.
이로부터 구해진 정보량 획득에 대한 경향은 시간과 이동거리에 따른 일반식으로 표현되어 CBBA의 보상 전략에 적용되고 이를 기존의 CBBA와 비교하였다. 이동 경로에 따른 획득 정보량을 보상 전략에 적용한 CBBA를 통해 보다 현실적인 상황을 구현 가능하게 되었다. 본 연구는 실내 비행에서 GPS 사용 환경을 모사할 수 있는 모션 캡쳐 카메라 시스템을 설치한 KAIST 항공우주공학과 소유의 KARPE (KAIST Arena with Real-time Positioning Environment) 시설에서 시뮬레이션 되었다.
