로봇 경로계획을 위한 위협맵 생성기법

Abstract

전투용 로봇은 복합무기체계로서 기술의 복잡도가 매우 높으며 각 군의 요구사항에 따라 막대한 확보비용이 소요된다. 그리고, 오인사격 또는 오폭을 최소화하여 효과적인 작전을 수행하기 위해서는 정확성뿐만 아니라 빠른 판단 및 결심이 요구된다. 따라서, 복잡하고 급변하는 전장상황 하에 각 로봇은 자신에게 할당된 임무수행을 위한 최적의 임무지점을 선정하여 운용자의 의사결정을 지원하거나 각 위험요소를 회피하여 최단시간에 임무지점으로 이동하는 기술의 적용이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 로봇의 전역경로계획을 위한 지원맵 생성방법 중 적의 위협도를 고려한 위협맵 작성 방법에 대해 연구하였다. 한국군 군대부호에 명시되는 정보 중 로봇 경로계획에 대한 정보들을 분류하고, 이에 대해 각 무장에 대해 가정된 가중치를 부여하여 위협맵을 작성할 수 있도록 하였다. 신경망을 이용하여 적 위협 정도에 대한 자료구조 및 데이터를 분석하고 아군 로봇과 비교하여 위협도를 산출하였다. 또한 적의 위협 정도를 수식적으로 함수화하였으며 최소자승법을 통해 정량적으로 수치화하였다. 이렇게 산출된 위협도를 작전지역에 가시화하여 위협맵을 생성하였으며, 위협도를 반영한 로봇의 경로를 계획하도록 하였다. 최종적으로 제시한 알고리즘에 대하여 시나리오 및 실험결과를 통해 성능을 검증하였다. 본 논문을 통해 제시된 로봇 경로계획을 위한 위협맵 생성 기법은 추후 군사용 로봇의 자율주행 및 경로계획 연구, 그리고 민수분야에서도 상용화된 무인차량 및 네비게이션 제품 개발에도 활용이 가능할 것으로 예상된다. 또한, 적의 정보 및 체계에 대한 추가적인 정보의 입수가 가능하다면 더욱 세밀한 위협맵을 도출할 수 있으며, 향후 이 부분에 대한 정보확보기법에 근거한 위협요인별 맵을 더욱 세분화하는 연구가 수행될 필요가 있다.