L’intelligence en essaim/Patterns d’agrégation dans les systèmes robotique en essaim/La Plateforme ARGoS

Abstract

La robotique en essaim est une recherche très intéressante et ambitieuse dans un sousdomaine, qui cherche principalement à intégrer la théorie derrière les essaims dans la nature à des systèmes multi-robotiques. Les modèles de robotique en essaim sont fondamentalement inspirés des comportements collectifs d'animaux sociaux tels que les oiseaux, les fourmis et les abeilles. Ils sont généralement appliqués dans les études traitant de problèmes de tâches collectives. À titre d’exemple, les schémas de formation et les schémas d’agrégation spécifiquement autoorganisés font partie des problématiques complexes qui intéressent la littérature sur la robotique en essaim. Cette problématique a été abordée dans ce mémoire en concevant des contrôleurs synthétisés pour des comportements collectifs significatifs en robotique d'essaims. En particulier, les contrôleurs ont été appliqués avec succès à l’étude des tâches de formation de modèles d’auto-organisation robotique en essaim. Les contrôleurs sont principalement basés sur un modèle viscoélastique artificiel qui s’inspire des propriétés biomécaniques - telles que la viscosité et l’élasticité. Nous avons montré que le contrôleur de base est capable de réaliser des formations géométriques simples au sein de deux types de plates-formes robotiques en essaim: les foot-bots avec succès. Notre modèle de contrôle est capable de réaliser diverses configurations en utilisant le modèle d’interaction viscoélastique géométrique régulière telles que des triangles, des carrés et des pentagones avec deux types de capteurs. Nous avons réalisé une comparaison afin d’améliorer les performances de notre système. Nous envisageons appliquer notre modèle pour simuler des formes plus complexes en utilisant soit des robots identiques ou des robots différents.