League of Robot Runners (LoRR) 2026: 대규모 다중 로봇 협응 연구 경진대회 개최

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TL;DR

AAMAS 2026과 연계하여 수백~수천 대의 로봇이 실시간으로 협응하며 작업을 수행하는 대규모 다중 로봇 제어 경진대회가 개최된다.

배경

대규모 다중 로봇 시스템의 효율적인 작업 할당과 경로 계획 문제를 해결하기 위해 ML 및 RL 커뮤니티의 참여를 독려하고자 League of Robot Runners 2026 경진대회 소식이 게시됐다.

의미 / 영향

대규모 다중 로봇 제어 분야에서 전통적인 최적화 방식의 한계를 극복하기 위해 ML 및 RL 기법의 도입이 가속화되고 있다. 특히 불확실성이 존재하는 실시간 환경에서의 조합 최적화 문제는 향후 AI 연구의 주요 실무 적용 사례가 될 것으로 확인됐다.

실용적 조언

대규모 에이전트 환경에서는 단순한 계획보다 불확실성을 고려한 정책 기반 접근법을 우선 고려한다.
제공된 Python/C++ 스타터 키트를 활용하여 작업 할당과 경로 계획 간의 상호작용을 먼저 분석한다.

섹션별 상세

대규모 다중 로봇 협응 문제는 물류 및 제조 분야에서 수천 대의 에이전트가 실시간으로 상호작용해야 하는 복잡한 환경을 가진다. 로봇들은 다양한 맵에서 지속적으로 작업을 완료하며 효율적으로 이동해야 하는 과제를 안고 있다. 기존의 기호적 AI 방식으로는 해결하기 어려운 중첩된 조합 최적화 문제를 포함하고 있다. 이러한 규모의 문제는 실시간성 확보와 충돌 회피가 동시에 이루어져야 하므로 기술적 난도가 매우 높다.

대회 운영진은 이동 액션의 지연 가능성과 같은 불확실성 하에서 에이전트가 작동해야 함을 명시했다. 로봇의 움직임이 확률적으로 지연될 수 있는 환경은 단순한 경로 계획을 넘어 강건한 정책 수립을 요구한다. 현재 가장 우수한 성능을 보이는 알고리즘들은 정책 기반 에이전트 방식을 채택하고 있다. 이는 불확실한 환경에서 실시간 의사결정을 내리는 데 ML 및 RL 기법이 유효함을 시사한다.

경진대회는 작업 스케줄링, 실행, 그리고 두 가지가 결합된 통합 트랙의 세 가지 부문으로 구성된다. 참가자들에게는 C++ 및 Python 기반의 스타터 키트와 예제 인스턴스, 검증기, 시각화 도구가 제공된다. 제출된 알고리즘은 자동 평가 시스템을 통해 실시간 리더보드에 반영되어 성능을 즉각 확인할 수 있다. 2026년 4월부터 본선이 시작되어 7월에 종료되는 일정으로 진행된다.

실무 Takeaway

수천 대 규모의 다중 로봇 시스템에서 작업 할당과 경로 계획을 동시에 해결하는 것은 ML/RL의 핵심 도전 과제이다.
이동 지연과 같은 환경적 불확실성을 고려한 정책 기반 에이전트 설계가 실제 물류 및 제조 환경에서 중요하다.
C++와 Python 스타터 키트를 제공하여 다양한 기술적 배경을 가진 연구자들이 대규모 로봇 협응 문제에 접근할 수 있도록 지원한다.

언급된 도구

League of Robot Runners Starter Kit추천

C++ 및 Python 기반의 대회 참가용 기본 코드 및 환경 제공

언급된 리소스

문서League of Robot Runners 공식 웹사이트