Cooperative strategies for a fleet of mobile robots moving in open clustered environment
Stratégie coopérative pour la mise en œuvre d'une flotte de robots mobiles dans un milieu ouvert et encombré
Résumé
The work presented in this thesis aims to implement a fleet of robots to explore an open and crowded environment. The objective is to propose strategies allowing the robots to be autonomous in the calculation of decentralized policies and in the implementation of their tasks. The expected solution should allow each robot to act without being affected by any loss of communication. A set of points to visit should be allocated between the robots whenever it is necessary and communication is possible.
As a first step, we proposed an architecture based on a topological representation of the environment to generate maps of low density. The aim is to reduce planification calculation costs by reducing the useful information and ensure that the assumptions respect the structural capacities of the robots in a real environment. The second contribution proposes an aproximate solution that helps in solving, during a mission, a problem that is similar to a stochastic traveling salesman. The solution is to decompose a multi-goal Markov decision process to overcome the limitation of the number of considered goals. Finally, distributing the resolution over several robots requires defining protocols to quickly allocate the set of goals. The proposed solution converges rapidly through successive simultaneous rounds of auctions based on an individual assessment of correlated preferences on the objectives.
The experiments aim to evaluate statistically the quality of the solutions produced and the ability to deal, online, with problems of real size. These experiments are used to validate the proposed approaches in multi-robot frameworks.
Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse visent à la mise en œuvre d'une flotte de plusieurs robots pour l'exploration d'un environnement ouvert et encombré. L'objectif consiste à proposer des stratégies permettant au groupe de robots d'être autonome dans le calcul des politiques décentralisées et dans la réalisation de leurs tâches respectives. La solution attendue doit permettre à chacun d'évoluer en étant affecté au minimum par une perte de communication. Les zones à visiter doivent alors être allouées entre les robots à chaque fois qu'il est nécessaire et que les robots sont en capacité de communiquer.
Dans un premier temps, il est proposé une architecture basée sur une représentation topologique sémantique de l'environnement de façon à générer des cartes de faible densité. L'objectif est double : alléger les charges de calcul pour la planification en diminuant les données utiles et garantir que les hypothèses mises en œuvres respectent les capacités structurelles des robots dans un environnement réel. La seconde contribution propose une planification approchée sur plusieurs niveaux de façon à résoudre, en cours de mission, une problématique qui s'apparente à un voyageur de commerce stochastique. La solution consiste à décomposer un processus décisionnel de Markov orienté par plusieurs objectifs de façon à s'affranchir d'une limite sur le nombre d'objectifs considérés. Enfin, distribuer cette solution pour une résolution multi-robots nécessite la mise en place de protocoles permettant d'allouer rapidement l'ensemble de tous les objectifs. Sur la base d'une évaluation individuelle des préférences corrélées sur les objectifs, la solution distribuée proposée converge rapidement sur un consensus à travers une succession de ventes aux enchères simultanées.
Les expérimentations réalisées visent à une évaluation statistique de la qualité des solutions produites ainsi que la possibilité de traiter des problématiques de taille réelle, en cours de mission. Elles permettent de valider les approches proposées dans un cadre multi-robots.
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