Evolutionary Computation of Multi-Robot/Agent Systems

International audienc

An evolutionary algorithm for multi-robot unsupervised learning

Abstract -Based on evolutionary computation principles, an algorithm is presented for learning safe navigation of multiple robot systems. It is a basic step towards automatic generation of sensorimotor control architectures for completing complex cooperative tasks while using simple reactive mobile robots. Each individual estimates its own performance, without requiring any supervision. When two robots meet each other, the proposed crossover mechanism allows them to improve the mean performance index. In order to accelerate the evolution and prevent the population from staying in a local maximum, an adaptive selfmutation is added: the mutation rate is made dependent on the individual performance. Computer simulations and experiments using a team of real mobile robots have demonstrated the rapidity of convergence to the best-expected solution

Cartographie et localisation simultanées multirobots

Cet article traite des problèmes de localisation et cartographie simultanées (SLAM en anglais : Simultaneous Localization And Mapping) dans un contexte multirobot. Dès lors que plusieurs robots agissent ensemble dans un même environnement, diverses questions se posent : comment localiser les robots ? Doit-on utiliser un système centralisé ? Quelles informations échanger entre robots ? La première partie de l\u27article est une vue d\u27ensemble des principaux systèmes de localisation et cartographie existants. La seconde traite des spécifications des systèmes multirobots et des stratégies de déploiement. La troisième partie présente les principales approches de SLAM multirobots avant d\u27illustrer l\u27article avec quelques exemples d\u27applications industrielles