APTree: 건설 현장의 적응적이고 확장 가능한 자동 로봇 작업 계획을 위한 확장된 행동 트리

요약

본 논문은 건설 현장의 로봇 작업을 위해 행동 트리(behavior trees)를 기반으로 하는 모듈형 프레임워크 APTree를 제안합니다. APTree는 이질적인 심볼릭 플래너들을 반복적으로 적용하고 조정하여 런타임에 자동 작업 계획을 생성 및 구성하며, 이를 통해 기존의 비효율성을 개선합니다. 또한 형식 분석을 통해 생성된 계획의 안전성과 신뢰도를 검증하는 것이 특징입니다.

핵심 포인트

• 행동 트리 기반 프레임워크 APTree를 제안하여 로봇 작업 계획 자동화.
• 이질적인 심볼릭 플래너들을 조정하여 런타임에 모듈형 작업 계획 생성.
• 실제 건설 현장(livMatS)에서 평가되었으며, 대규모 작업 계획을 자동으로 구성함.
• 기계 검증 형식 분석으로 계획의 안전성과 신뢰성을 보장함.