A Robot Planning System Based on a Modified DFID Search Method

변형된 점증 깊이 우선 탐색 방법을 사용한 로봇 계획 시스템

We propose a new search method which is based on the precedence relationship between subgoals.The prosed method reducess both the branching factor of and the depth of the search space by making use of the precedence relationship between subgoals, and further improves the efficiency of A.I.search by immediately achieving directly achievable maximal subgoals and immediately performing the directly applicable actions which must be eventually done.The efficiency of our method has been analysed theoretically.We have also implemented a robot planning system equipped with versions of DFID and IDA which are modified by applying our proposed strategies, and experimentally showed the efficiency of our strategy.

본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.