A Case-Based Reasoning Approach to Store Failure Knowledge in Robot Planning

로봇 계획에서 실패 지식 저장을 위한 사례 기반 추론 방법

기존의 휴머노이드 로봇 연구에 있어서 지식 베이스 구축으로 인해 로봇이 더 지능화 되어가고 있다. 하지만 지식 획득에 있어서는 대부분의 연구가 성공한 경우에만 초점이 맞추어져 있으므로 로봇이 과거에 실패한 상황에 다시 처했을 때 같은 실패를 되풀이하는 일을 막을 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사례기반 추론(case-based reasoning) 방법을 로봇 계획(planning) 메커니즘에 적용하여, 실패한 지식의 활용 방안을 모색한다. 이를 위하여 실패 지식의 데이터베이스 도입 방안을 살펴보고, 이를 로봇 계획에 적용하는 방법을 제시한다.