Abstract
In this paper, we present the results of the performance statistical analysis of the multi-robot formation control based on receding horizon particle swarm optimization (RHPSO). The formation control problem of multi-robot system can be defined as a constrained nonlinear optimization problem when considering collision avoidance between robots. In general, the constrained nonlinear optimization problem has a problem that it takes a long time to find the optimal solution. The RHPSO algorithm was proposed to quickly find a suboptimal solution to the optimization problem of multi-robot formation control. The computational complexity of the RHPSO increases as the number of candidate solutions and generations increases. Therefore, it is important to find a suboptimal solution that can be used for real-time control with minimal candidate solutions and generations. In this paper, we compared the formation error according to the number of candidate solutions and the number of generations. Through numerical simulations under various conditions, the results are analyzed statistically and the minimum number of candidate solutions and the minimum number of generations of the RHPSO algorithm are derived within the allowable control error.
본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편대 제어 문제는 로봇 간 충돌 회피를 고려할 경우, 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 정의될 수 있다. 일반적으로 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제는 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 로봇 편대 제어의 최적화 문제에 대한 준최적해를 빠르게 찾기 위해 제안된 알고리즘이다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 알고리즘에 사용되는 후보해의 개수와 세대 수가 증가함에 따라 계산 복잡도가 증가한다. 따라서 최소의 후보해와 세대 수만으로 실시간 제어에 사용될 수 있는 준최적해를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 후보해의 수와 세대 수에 따른 제어 오차를 비교하였다. 다양한 조건의 시뮬레이션 실험을 통해서 통계적으로 결과를 분석하고, 허용 가능한 편대 오차 범위 내에서 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 최소 후보해의 수와 세대 수를 도출한다.