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[일시] 2026.01.27.

[리뷰 논문] Surrogate-assisted motionplanning and layout design of robotic cellular manufacturing systems

[요약]
본 발표는 surrogate-assisted 접근법을 활용한 로봇 셀룰러 제조 시스템의 motion planning 및 레이아웃 다목적 최적화 문제를 다룬 리뷰 논문이다. RRT* 기반 motion planning은 로봇의 실제 작업 시간을 정확하게 반영할 수 있으나, NSGA-II와 같은 진화적 최적화 과정에 직접 적용하기에는 계산 비용이 과도하다는 한계를 가진다. 이에 대해 본 연구는 RRT*로 계산한 정확한 작업 시간을 학습 데이터로 활용하여 surrogate model을 구축하고, 최적화 과정에서는 이를 통해 작업 시간을 효율적으로 예측하는 전략을 제안한다. 실험 결과, surrogate-assisted NSGA-II는 기존 근사식 기반 방법 대비 훨씬 높은 시간 예측 정확도를 보이며, 계산 시간을 대폭 절감하면서도 정확한 Pareto 해를 안정적으로 유지함을 확인하였다. 본 논문은 대규모 로봇 레이아웃 설계 및 제조 자동화 문제에서 정확도와 계산 효율 간의 균형을 효과적으로 달성할 수 있는 실용적인 최적화 프레임워크를 제시한다.

[녹화 영상 링크]
https://us06web.zoom.us/rec/share/aUw784rNQE-Tyv4z5MHwVg2cmjRVvK8E1EqZkkejtyyJ6gE1rmcwxhDzwJsNl8Ck.74511QjN2sy4byps