SyWaP: Synchronized Wavefront Propagation for multi-robot assignment of spatially-situated tasks

International audienceTask assignment is paramount for the efficiency of multi-robot missions. In the context of multi-robot exploration of unknown environments, tasks can be identified as targets to reach in order to expand knowledge of the environment. These targets can be frontiers between known reachable area and unknown areas or a best view configuration to observe each frontiers. Once these tasks are identified, they are assigned to robots. Standard approaches work in a two step process where the costs of reaching targets are computed before running a task allocation algorithm. In this article, we combine these two steps to propose an efficient task allocation algorithm. This algorithm can take into account different assignment criteria such as the rank of a robot in a list of robots ordered by cost

Stratégie d'exploration multi-robot fondée sur les champs de potentiels artificiels

National audienceLe contexte de ce travail est le problème de l'exploration multi-robot d'environnements inconnus pour la construction d'une carte métrique. Nous proposons une nouvelle technique de déploiement distribuée, basée sur le choix de la frontière à explorer (limites entre les zones accessibles et inexplorées) en fonction de la position du robot par rapport à ses voisins. Un champs de potentiels sans minimum local est calculé depuis chaque frontière permettant de connaître en tout point le chemin le plus court pour s'y rendre. L'exploration consiste à affecter régulièrement à chaque robot une frontière à atteindre. L'assignation d'une frontière à un robot est réalisée par un nouvel algorithme utilisant comme critère le nombre de robots plus proches de la frontière considérée. Des mesures en simulation sont présentées et montrent la validité et l'efficacité de notre approche. Nous évaluons l'efficacité de notre algorithme en comparant, en simulation, ses performances avec les approches existantes

Stratégie d'exploration multirobot fondée sur les champs de potentiels artificiels

National audienceThe context of this work is multirobot exploration and mapping of unknown environments. Frontiers (boundaries between empty and unexplored areas) are points to go to in order to increase explored area. In this paper, we propose a frontier allocation method for the exploration and mapping of indoor environments using multiple robots. A wavefront propagation algorithm is used to build a local minimum free potential field with a gradient descending towards frontiers used for navigation and path distance computation. Exploration is done by successively exploring frontiers assigned using a novel, computationally inexpensive algorithm based on the cardinal of the set of robots closer to the frontier than the robot being assigned. Experiments in simulation and on robots demonstrated the validity of the frontier allocation approach.Le contexte de ce travail est le problème de l'exploration multirobot d'environnements inconnus pour la construction d'une carte métrique. Nous proposons une nouvelle technique de déploiement distribuée, basée sur le choix de la frontière à explorer (limites entre les zones accessibles et inexplorées) en fonction de la position (rang relatif en termes de distance) du robot par rapport à ses voisins. Un champ de potentiels sans minimum local est calculé depuis chaque frontière permettant de connaître en tout point le chemin le plus court pour s'y rendre. L'exploration consiste à affecter régulièrement à chaque robot une frontière à atteindre. L'assignation d'une frontière à un robot est réalisée par un nouvel algorithme utilisant comme critère le nombre de robots plus proches de la frontière considérée. Des mesures de performance en simulation et avec des robots sont présentées et montrent la validité et l'efficacité de notre approche en comparaison à d'autres approches

Towards a communication free coordination for multi-robot exploration

National audienceFrontier-based exploration method are known to be efˇcient for multi-robot exploration systems. In this paper, we propose a novel, computationally inexpensive, frontier allocation method favoring a well balanced spatial distribution of robots in the environment. It is based on the computation of a position criteria. The position of a robot towards a frontier is deˇned by the number of robots closer to the frontier. Distances to frontiers are computed using a wavefront propagation from each frontier. The local minimum free potential ˇelds, thus created, are also used for navigation achieved by descending the potential ˇeld gradient. Comparisons with existing approaches in simulation demonstrated the efˇciency of our algorithm and experiments on robots validated the navigation method

Inevitable Collision States: a Probabilistic Perspective

International audienceFor its own safety, a robot system should never find itself in a state where there is no feasible trajectory to avoid collision with an obstacle. Such a state is an Inevitable Collision State (ICS). The ICS concept is particularly useful for navigation in dynamic environments because it takes into account the future behaviour of the moving objects. Accordingly it requires a model of the future evolution of the environment. In the real-world, the future trajectories of the obstacles are generally unknown and only estimates are available. This paper introduces a probabilistic formulation of the ICS concept which incorporates uncertainty in the model of the future trajectories of the obstacles. It also presents two novel probabilistic ICSchecking algorithms that are compared with their deterministic counterpart

A pragmatic approach to the use of inotropes for the management of acute and advanced heart failure: An expert panel consensus

Inotropes aim at increasing cardiac output by enhancing cardiac contractility. They constitute the third pharmacological pillar in the treatment of patients with decompensated heart failure, the other two being diuretics and vasodilators. Three classes of parenterally administered inotropes are currently indicated for decompensated heart failure, (i) the beta adrenergic agonists, including dopamine and dobutamine and also the catecholamines epinephrine and norepinephrine, (ii) the phosphodiesterase III inhibitor milrinone and (iii) the calcium sensitizer levosimendan. These three families of drugs share some pharmacologic traits, but differ profoundly in many of their pleiotropic effects. Identifying the patients in need of inotropic support and selecting the proper inotrope in each case remain challenging. The present consensus, derived by a panel meeting of experts from 21 countries, aims at addressing this very issue in the setting of both acute and advanced heart failure. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier B.V.Peer reviewe

Stratégie d'exploration multirobot fondée sur le calcul de champs de potentiels

This thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored.For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challengeCette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en oeuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière édition du défi CAROTT

Stratégie d'exploration multirobot fondée sur le calcul de champs de potentiels

This thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored.For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challengeCette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en oeuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière édition du défi CAROTT

Stratégie d'exploration multirobot fondées sur le calcul de champs de potentiels

This thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored. For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challenge.Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en œuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière edition du défi CAROTTE

Multi-robot cooperation for exploration of unknown environments

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en oeuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière édition du défi CAROTTEThis thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored.For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challeng