This paper proposes a framework to determine the routes of multiple agent to conduct multiple tasks in different locations considering the survivability of the vehicles. The routing problem can be formulated as the vehicle routing problem (VRP) with different cost matrices representing the trade-off between the safety of the Agents and the mission completion time.
The danger level experienced by an agent at a specific location was modeled based on its probability of detection and neutralization, and the level of danger presented due to terrain considerations. The Dijkstra algorithm was applied on a hexagonal cell map to find the lowest cost path while taking the danger level into account.
Two case studies were performed and discussed. The first looked for an optimal path for multiple UAVs performing reconnaissance / surveillance missions against multiple threats. The second assumed a rover carrying out missions over uneven terrain.
본 연구에서는 각각 다른 목적지에서 다수의 임무를 수행해야하는 복수 에이전트의 경로를 결정할 때, 에이전트의 생존가능성을 고려하여 경로를 결정하는 프레임워크를 제안하였다. 본 라우팅 문제는 에이전트의 안전성과 임무 완료시간 간의 trade-off 를 나타내는 비용 메이트릭스를 이용한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem, VRP)로 정의할 수 있다.
특정위치에서 에이전트의 위험 레벨은 감지될 확률과 격추될 확률 혹은 지형의 위험도를 고려하여 하였으며, 에이전트 자체의 고장으로 인한 위험도도 고려하여 모델링하였다. 분석한 위험도 모델을 바탕으로 두 지역 간 최소비용경로는 육각형격자(Hexagonal cells)에서 Dijkstra 알고리듬을 사용하여 결정하였으며, GA알고리듬을 이용하여 전체 VRP를 수행하였다.
다수의 적을 감시·정찰하는 임무를 수행하는 복수 무인항공기의 최적경로를 결정하는 Case study와 불규칙한 지형에서 임무를 수행하는 로버의 최적경로를 결정하는 Case Study를 수행하였으며, 그 결과를 논의하였다.
