여러 로봇을 병렬로 배치하여 작업을 할당하고 협업을 통해 임무를 수행하는 멀티 로봇 시스템이 다양한 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 이러한 시스템은 임무 계획 시 개별 로봇의 움직임과 전체 로봇의 영향을 동시에 고려해야 하는 복잡한 문제를 해결해야 합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 연구자들은 다중 로봇 작업을 모델링하고 계획하기 위한 다양한 시스템을 제안했습니다. 특히 환경 요인 및 도메인 규칙과 같은 시맨틱 지식의 도입으로 고수준 임무 계획을 위한 고도화된 방식이 제시되기도 했습니다.

본 논문에서는 시맨틱 지식 기반 고수준의 동작을 수행하는 다중 로봇 시스템을 제안합니다. 환경 요소 간의 영향과 상호작용을 고려하여 다중 로봇 시스템의 의미론적 지식을 정의합니다. 여러 로봇이 작동하는 환경에서 중복을 피하기 위해 공간 점유 및 객체 소유권과 같은 환경 요소 간의 관계에 대한 지식을 표현하고 이 지식을 포괄하는 작업과 작업을 모델링합니다. 또한 각 공간의 계층적 정보를 표현하기 위해 지식 속성을 정의합니다. 작업 플래너는 제안된 시맨틱 지식과 규칙을 활용하여 공간 계층적 지식을 활용하고 로봇을 그룹화하여 각 그룹에 대한 최적의 작업 계획을 생성합니다. 이러한 접근 방식을 통해 여러 로봇 간의 중복 및 교착 문제를 해결하면서 복잡한 임무를 효율적으로 계획할 수 있습니다. 실험을 통해 제안한 시맨틱 지식의 타당성을 검증하고 시뮬레이션 환경에서 태스크 플래너가 계획 시간을 단축할 수 있음을 입증했습니다. 마지막으로 제안하는 시스템을 응용하여 다중 로봇의 고수준 미션을 수행하여 제안하는 의미지식 기반 다중로봇 시스템의 실용성을 검증했습니다.