‘Multi Robot Multi Task Allocation for Hospital Logistics’ Paper Review

병원에서의 Multi Robot Multi Task Allocation에 관한 논문 및 문제 상황에 관한 포스팅입니다.

개요

여러 자율주행 이동로봇이 물류를 옮기는 상황에서 효율성을 높이기 위해 한 번에 하나의 패키지만 배송하는 대신 둘 이상의 작업을 할당할 수 있도록 하는 것이 Multi Task Allocation(MTA)이다.

병원이라는 상황을 구체적으로 특정한 논문[1] - Multi-robot multi-task allocation for hospital logistics을 리뷰하였고, 이 논문에서는 병원에서 Multi Robot System과 MTA가 왜 필요한지 단일 작업 할당에 비해 얼마나 효율이 증가하는지를 보인다.

문제 상황

먼저 병원에서 이동 로봇이 필요한 이유를 논문[2] - Mobility Work: The Spatial Dimension of Collaboration at a Hospital을 통해 알아본다.

병원에는 병실, 회의실, 사무실 등 공간이 분산되어 있으며, 병원에 있는 모든 작업자는 도보로 많은 거리를 이동해야한다.
침대, 테이블, 의료기기, 의료기록, 음식 등 많은 것들이 병원 내에서 끊임없이 이동한다.

이를 위해 천장이나 벽 내부에 레일이나 물류를 지정된 곳으로 옮길 수 있도록 구성된 곳 또한 존재한다.

논문[2]에서 제시하는 자료 중, 군로자들의 평균 도보 거리는 근무 시간 동안 10km에 이르고 운송 작업은 일주일에 최대 195시간 발생한다.

하지만 추후 노동력의 감소는 어느 정도 예견할 수 있으며, 이를 대체하기 위해 모바일 로봇이 도입되거나 물류를 위한 시스템이 도입된다.

Task Allocation Algorithm

배송 작업은 픽업 위치와 하차 위치로 구성된다.

각 위치를 일반적으로 Point-of-Interest, POI라 지칭한다. POI에서 배달 요청이 발생하면, 대기중인 적합한 로봇이 선택되어야한다.

하지만 배달 요청이 지속적으로 발생한다면, 대기중인 로봇이 없는 상황이 발생할 수 있다.
이 경우 사용 가능한 로봇이 있을 때까지 기다리는 것이 Single Task Allocation(STA)이고, 현재 작업 중에 있는 로봇을 선택하고 작업을 하나 더 추가하는 것이 Multi Task Allocation(MTA)이다.

Multi Task Allocation

MTA에서 이동 거리를 최소화하기 위해 선택한 로봇의 경로를 다시 계획해야한다.

선택한 로봇은 현재 작업을 위해 향해야하는 지점과 추가된 새로 방문해야할 지점이 존재한다.
최적의 경로를 찾기 위해 두 지점(POI)를 연결해야한다.

최적을 다루기 위한 카테고리는 배터리, Capacity, 거리 등이 있지만, 본 논문 - 논문[1]에서는 거리만을 고려하였다.

MTA는 모든 로봇의 현재 위치에서 새로 추가된 픽업 위치까지의 경로를 계산하여 새로운 작업을 받을 로봇을 선정한다.

여러 task가 존재하는 상황에서 가장 짧은 거리를 도출하기 위해 두 가지 계산을 수행하고, 이 중 더 짧은 거리를 선정한다.


먼저, 현재 로봇은 현재 작업을 수행중이며 새로운 작업이 호출되기 전 상황은 다음과 같다.

새로운 작업 P2-D2가 호출되었다.(픽업위치2-배달위치2)

언급한 두 가지 계산 방법은 결국 [현재 위치로 부터 기존 작업을 지나 새로운 작업으로 가는게 가까운지] or [새로운 작업을 지나 기존 작업으로 가는 것이 더 가까운지]를 판단하는 것이다.

Experiment

STA와 MTA의 알고리즘 성능 비교는 할당 시간, 픽업 대기 시간, 배송 시간으로 비교된다.

파란색 선은 STA, 빨간색 선은 MTA이다.

STA는 이미 작업 중인 로봇이 많을 수록 로봇을 할당 받기 위한 대기 시간이 증가한다.(a)
호출 후, 픽업을 위해 실제로 로봇이 도착할 때 까지 걸리는 시간 또한 STA는 증가하는 반면, MTA는 상대적으로 짧게 유지된다.

작업 수와 시간을 비교할 때, 마찬가지로 MTA가 104.67% 더 많이 작업을 완료했다.(본 논문에서 지정한 시뮬레이션 환경에서의 수치)

본인의 고찰

먼저 다중 작업 할당이 좋은 것은 확인할 수 있었지만, 고려해야할 상황이 굉장히 많으며 병원이라는 공간 특성상 사람도 많고 오히려 굉장히 복잡해져 로봇의 도입을 꺼려할 수도 있다.

실제 도입을 위해서라면, 실제 병원의 환경을 시뮬레이션으로 반영한 후 가장 이상적인 로봇의 대수와 시나리오를 책정해야 도입이 가능할 것이라 판단된다.

Reference

• [1] S. Jeon and J. Lee, “Multi-robot multi-task allocation for hospital logistics,” 2016 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), PyeongChang, Korea (South), 2016, pp. 1-1, doi: 10.1109/ICACT.2016.7423383.
• [2] Bardram, J.E., Bossen, C. Mobility Work: The Spatial Dimension of Collaboration at a Hospital. Comput Supported Coop Work 14, 131–160 (2005). https://doi.org/10.1007/s10606-005-0989-y

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