Unmanned vehicles can perform tasks that are difficult and difficult for humans to perform in a disaster environment. In the situation of disasters, various uncertainty factors are scattered, so it affects the performance of the task allocation of the unmanned mobile robots. Therefore, the performance of the task allocation algorithm is not practical unless it reflects the uncertain factors in the task allocation process. This paper applies the Chance Constrained - Consensus Based bundle Algorithm to the marine rescue scenario, reflecting the uncertainty factors for realistic and efficient multiple unmanned mobile object assignment in a disaster environment. This paper addresses the performance difference between the basic risk adjustment method and the proposed method.
재난 환경에서 인간이 수행하기 어렵고 힘든 임무를 무인 이동체를 이용하여 수행 할 수 있다. 그러나 재난 상황에서 다양한 불확실성 요소들이 산재해 있기 때문에 무인 이동체 임무 수행에 영향을 준다. 그러므로 임무 할당 과정에서 이러한 요소들을 반영하지 않는다면 임무 할당 알고리즘의 성능은 실제적이지 못하다. 본 논문은 재난 환경에서 실제적이고 효율적인 다수 무인 이동체 임무 할당을 위해 불확실성 요소들을 반영한 확률 제한 합의 기반 묶음 알고리즘(Chance Constrained Consensus-Based Bundle Algorithm: CBBA)을 사용하여 해상 구조 시나리오에 적용한다. 그리고 기존의 위험도 조정 방법과 본 논문에서 제시한 방법 간의 성능을 비교 확인한다.
