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Theses

Environment-driven Distributed Evolutionary Adaptation for Collective Robotic Systems

Jean-Marc Montanier 1, 2
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : Cette thèse décrit une partie du travail effectué dans le cadre du projet européen Symbrion 1 . Ce projet vise à la réalisation de tâches complexes nécessitant la coopération de multiples robots dans un cadre de robotique en essaim (au moins 100 robots opérant ensemble). De multiples problèmes sont étudiés par le projet dont : l’auto-assemblage de robots en structures complexes et l’auto-organisation d’un grand nombre de robots afin de réaliser une tâche commune. Le principal sujet porte sur les mécanismes d’auto-adaptation pour la robotique modulaire et en essaim, avec un intérêt pour des capacités de forte coordination et de coopération à l’échelle de l’essaim.Les difficultés rencontrées dans la réalisation de ce projet sont dues à l’utilisation de robots dans des environnements ouverts restant inconnus jusqu’à la phase de déploiement. Puisque les conditions d’opérations ne peuvent être prédites à l’avance, des algorithmes d’apprentissage en ligne doivent être utilisés pour élaborer les comportements utilisés. Lorsqu’un grand nombre de robots sont utilisés, plusieurs considérations doivent être prise en compte : capacité de communication réduite, faible mémoire, faible capacité de calcul. Par conséquent les algorithmes d’apprentissage en ligne doivent être distribués à travers l’essaim.De multiples approches ont déjà été proposées pour faire face aux problèmes posés par l’apprentissage en ligne décentralisé de comportements robotiques, parmi lesquels la robotique probabiliste, l’apprentissage par renforcement, et la robotique évolutionnaire. Cependant, le problème abordé dans le cadre de cette thèse se caractérise par le fait que l’on considère un groupe de robots (en lieu et place d’un seul et unique robot). De plus, dû à la nature ouverte de l’environnement, il n’est pas possible de supposer que l’ingénieur humain ait les connaissances nécessaires pour définir les éléments indispensables aux processus d’apprentissage.Assurer l’intégrité de l’essaim est placé en tant que premier élément d’une feuille de route visant à définir un ensemble d’étapes nécessaires à la réalisation d’une tâche par un groupe de robot dans un environnement ouvert :– Étape 1 : Assurer l’intégrité de l’essaim.– Étape 2 : Maintenir les robots disponibles en tant que service à l’utilisateur.– Étape 3 : Réaliser la tâche définie par l’utilisateur.Dans le cadre de cette thèse nous travaillons à la réalisation de l’étape 1 de cette feuille de route, et assumons l’hypothèse de travail suivante :Hypothèse de travail : Dans un cadre de robotique collective en environnement ouvert, la réalisation d’une tâche définie par l’utilisateur implique tout d’abord un comportement auto-adaptatif.Le sujet de cette thèse est la réalisation de solutions algorithmiques décentralisées pouvant garantir l’in- tégrité d’un essaim de robots en environnement ouvert lorsque un système robotique collectif utilise une communication locale. La principale difficulté à sa résolution est le besoin de prendre en compte l’envi- ronnement. En effet, en fonction de l’environnement courant, les robots peuvent avoir à démontrer une grande variété de comportements à l’échelle globale comme la coopération, la spécialisation, l’altruisme, ou la division du travail.Dans cette thèse nous introduisons et définissons le problème de l’Adaptation Evolutionnaire Distribuée Guidée par l’Environnement. Nous proposons un algorithme pour résoudre ce problem. Cet algorithme a été validé aussi bien en simulation que sur des robots réels. Il a été utilisé pour étudier le problème de l’auto-adaptation dans les environnements suivants :– Environnement où l’émergence de consensus comportementaux est nécessaire.– Environnements où la robustesse face à des changements environnementaux est nécessaires.– Environnements où des comportements altruistes sont nécessaires.
Document type :
Theses
Complete list of metadatas

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00811496
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Wednesday, April 10, 2013 - 2:32:12 PM
Last modification on : Monday, October 19, 2020 - 11:01:09 AM
Long-term archiving on: : Thursday, July 11, 2013 - 4:13:54 AM

Identifiers

  • HAL Id : tel-00811496, version 1

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Citation

Jean-Marc Montanier. Environment-driven Distributed Evolutionary Adaptation for Collective Robotic Systems. Other [cs.OH]. Université Paris Sud - Paris XI, 2013. English. ⟨NNT : 2013PA112033⟩. ⟨tel-00811496⟩

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