Système robuste de diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires simples

National audienc

Exploration et couverture par stigmergie d'un environnement inconnu avec une flotte de robots autonomes réactifs

National audienceDifferent approaches exist for multi-robot autonomous exploration. These include frontier approaches, where robots are assigned to unexplored areas of the map, which provide good performance but require sharing the map and centralizing decision-making. The Brick and Mortar approaches, on the other hand, use a ground marking with local decision-making, but give much lower performance. The algorithm presented here is a trade-o between these two approaches, allowing local decision-making and, surprisingly, performances are closed to centralized frontier approaches. We also propose a comparative study of the performance of the three dierent approaches : Brick & Mortar, Global Frontiers and Local Frontiers. Our local algorithm is also complete for the exploration problem and can be easily distributed on robots with a minor loss of performance.L'exploration autonome d'un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approches par frontières, où des robots sont affectés à des zones inexplorées de la carte. Ces dernières méthodes sont efficaces mais nécessitent de partager une carte, globaliser les décisions d'affectation. Les approches Brick and Mortar, quant à elles, utilisent un marquage au sol avec une prise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L'algorithme présenté ici est un compromis entre ces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proche des approches par frontières globales. Nous proposons également une étude comparative de la performance des trois différentes approches : Brick & Mortar, frontières globales et frontières locales. Notre algorithme local est également complet pour le problème d'exploration et peut être facilement distribué sur des robots avec une perte de performance mineure

Diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires

ISBN 9782364937192National audienceWe address the problem of detecting failures in a distributed network. If some components can break down over time, how can we detect that the failure rate has exceeded a given threshold wi- thout any central authority ? Our aim is to have an estimate of the global state of the network, only through local interactions of components with their neighbours. In particular, we wish to reach a consensus on an alert state when the failure rate exceeds a given threshold. We use the model of cellular automata in order to pro- pose solutions in the case of a network with a grid structure. We compare three methods of self- organisation that are partly inspired by physical and biological phenomena. As an application, we envision sensor networks or any type of de- centralised system.Nous nous intéressons au problème du diagnostic de défaillances dans un réseau distribué. Lorsque les composants du réseau sont suscep-tibles de tomber en panne, comment détecter le moment où le taux de composants défaillants dépasse un certain seuil sans faire appel à une autorité centrale ? Notre objectif est d'avoir une estimation de l'état général du réseau par le seul biais d'interactions locales des composants avec leurs voisins. En particulier, nous souhai-tons qu'un consensus émerge sous forme d'état d'alerte lorsque le taux de défaillance dépasse un certain seuil. Nous utilisons le modèle des automates cellulaires pour proposer des solutions dans le cas d'un réseau ayant une structure de grille. Nous comparons trois méthodes d'auto-organisation du réseau, en partie inspirées de phénomènes physiques ou biologiques. Comme domaine d'application, nous avons en vue les ré-seaux de capteurs ou tout système fonctionnant de manière décentralisée

Coordination of autonomous robotic platforms in unknown environments for search and rescue

Cette thèse s'intéresse à l'exploration d'environnements inconnus à l'aide d'une flotte de robots autonomes réactifs. L'exploration autonome est utilisée dans différents domaines, allant des robots aspirateurs aux robots de recherche et de sauvetage utilisés lors de catastrophes naturelles (incendies, éboulements) ou encore dans des contextes militaires. Le travail réalisé au cours de cette thèse a été financé par Safran Electronics & Defense en soutient du projet FURIOUS (FUturs systèmes Robotiques Innovants en tant qu'OUtilS au profit du combattant embarqué et débarqué) de la Direction Générale de l'Armement. Il fait suite au projet Cart-O-Matic, qui était l'un des cinq projets fondés par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) pour sa participation au concours de robotique "Défi CAROTTE" organisé par la Délégation générale pour l'armement, et qui a remporté ce concours. De très nombreuses approches de l'exploration autonome existent dans l'état de l'art. Dans cette thèse, nous avons cherché à explorer efficacement un environnement intérieur en limitant les calculs et communications. Réduire la quantité de calculs nécessaires permet d'économiser les batteries des robots et d'utiliser plus facilement un grand nombre de robots. Réduire les communications permet une économie d'énergie, mais est également intéressant dans un cadre militaire, de façon à limiter les risques de compromettre la présence des robots. Un algorithme d'exploration local a été proposé, permettant de réduire significativement communications et calculs tout en maintenant un haut niveau de performances et publié aux 27èmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents. Nous avons ensuite proposé une nouvelle approche par carte sémantique, permettant de segmenter l'environnement en pièces et couloirs, ainsi qu'un nouvel algorithme d'exploration par contraintes. Cette nouvelle approche permet aux robots de mieux comprendre l'environnement dans lequel ils évoluent, et de réduire les erreurs de localisation et de perception propres aux capteurs qui les équipent. Notre approche par contrainte permet aux opérateurs de mieux définir les objectifs et priorités des robots, répondant ainsi aux besoins opérationnels de différentes missions, notamment dans le cadre de missions de recherche et de sauvetage ou de soutien militaire.This thesis focuses on exploring unknown environments using a group of reactive autonomous robots. Autonomous exploration is used in different domains, from vacuum robots to search and rescue robots used in natural disasters (fires, landslides) or military contexts.The work achieved during this thesis was financed by Safran Electronics & Defense in support of the FURIOUS project (FUturs Innovative Robotic Systems as Tools for the benefit of the embarked and disembarked fighter) of the French General Direction of Armaments. It follows the Cart-O-Matic project, which was one of the five projects founded by the French National Research Agency (ANR) for its participation in the robotics competition "Défi CAROTTE" organized by the "Direction Générale pour l'Armement," and which won this competition.Many approaches to autonomous exploration exist in the state of the art. In this thesis, we have tried to efficiently explore an indoor environment while limiting the amount of computation and communication. Reducing the amount of computation required saves robot batteries and makes it easier to use a large number of robots. Reducing communications saves energy but is also interesting in a military setting to limit the risks of compromising the presence of robots. A local exploration algorithm has been proposed to significantly reduce communications and computations while maintaining a high level of performance and was published at the 27th Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents.We then proposed a new semantic map approach, allowing us to segment the environment into rooms and corridors, and a new constraint-based exploration algorithm. This new approach allows robots to understand better the environment in which they evolve and to reduce localization and perception errors specific to the sensors which equip them. Our constraint-based approach allows operators to define robot objectives and priorities better, thus meeting the operational needs of various missions, including search and rescue and military support

Coordination de plates-formes robotiques autonomes, en environnement inconnu pour la recherche et le sauvetage

This thesis focuses on exploring unknown environments using a group of reactive autonomous robots. Autonomous exploration is used in different domains, from vacuum robots to search and rescue robots used in natural disasters (fires, landslides) or military contexts.The work achieved during this thesis was financed by Safran Electronics & Defense in support of the FURIOUS project (FUturs Innovative Robotic Systems as Tools for the benefit of the embarked and disembarked fighter) of the French General Direction of Armaments. It follows the Cart-O-Matic project, which was one of the five projects founded by the French National Research Agency (ANR) for its participation in the robotics competition "Défi CAROTTE" organized by the "Direction Générale pour l'Armement," and which won this competition.Many approaches to autonomous exploration exist in the state of the art. In this thesis, we have tried to efficiently explore an indoor environment while limiting the amount of computation and communication. Reducing the amount of computation required saves robot batteries and makes it easier to use a large number of robots. Reducing communications saves energy but is also interesting in a military setting to limit the risks of compromising the presence of robots. A local exploration algorithm has been proposed to significantly reduce communications and computations while maintaining a high level of performance and was published at the 27th Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents.We then proposed a new semantic map approach, allowing us to segment the environment into rooms and corridors, and a new constraint-based exploration algorithm. This new approach allows robots to understand better the environment in which they evolve and to reduce localization and perception errors specific to the sensors which equip them. Our constraint-based approach allows operators to define robot objectives and priorities better, thus meeting the operational needs of various missions, including search and rescue and military support.Cette thèse s'intéresse à l'exploration d'environnements inconnus à l'aide d'une flotte de robots autonomes réactifs. L'exploration autonome est utilisée dans différents domaines, allant des robots aspirateurs aux robots de recherche et de sauvetage utilisés lors de catastrophes naturelles (incendies, éboulements) ou encore dans des contextes militaires. Le travail réalisé au cours de cette thèse a été financé par Safran Electronics & Defense en soutient du projet FURIOUS (FUturs systèmes Robotiques Innovants en tant qu'OUtilS au profit du combattant embarqué et débarqué) de la Direction Générale de l'Armement. Il fait suite au projet Cart-O-Matic, qui était l'un des cinq projets fondés par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) pour sa participation au concours de robotique "Défi CAROTTE" organisé par la Délégation générale pour l'armement, et qui a remporté ce concours. De très nombreuses approches de l'exploration autonome existent dans l'état de l'art. Dans cette thèse, nous avons cherché à explorer efficacement un environnement intérieur en limitant les calculs et communications. Réduire la quantité de calculs nécessaires permet d'économiser les batteries des robots et d'utiliser plus facilement un grand nombre de robots. Réduire les communications permet une économie d'énergie, mais est également intéressant dans un cadre militaire, de façon à limiter les risques de compromettre la présence des robots. Un algorithme d'exploration local a été proposé, permettant de réduire significativement communications et calculs tout en maintenant un haut niveau de performances et publié aux 27èmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents. Nous avons ensuite proposé une nouvelle approche par carte sémantique, permettant de segmenter l'environnement en pièces et couloirs, ainsi qu'un nouvel algorithme d'exploration par contraintes. Cette nouvelle approche permet aux robots de mieux comprendre l'environnement dans lequel ils évoluent, et de réduire les erreurs de localisation et de perception propres aux capteurs qui les équipent. Notre approche par contrainte permet aux opérateurs de mieux définir les objectifs et priorités des robots, répondant ainsi aux besoins opérationnels de différentes missions, notamment dans le cadre de missions de recherche et de sauvetage ou de soutien militaire

Coordination de plates-formes robotiques autonomes, en environnement inconnu pour la recherche et le sauvetage

This thesis focuses on exploring unknown environments using a group of reactive autonomous robots. Autonomous exploration is used in different domains, from vacuum robots to search and rescue robots used in natural disasters (fires, landslides) or military contexts.The work achieved during this thesis was financed by Safran Electronics & Defense in support of the FURIOUS project (FUturs Innovative Robotic Systems as Tools for the benefit of the embarked and disembarked fighter) of the French General Direction of Armaments. It follows the Cart-O-Matic project, which was one of the five projects founded by the French National Research Agency (ANR) for its participation in the robotics competition "Défi CAROTTE" organized by the "Direction Générale pour l'Armement," and which won this competition.Many approaches to autonomous exploration exist in the state of the art. In this thesis, we have tried to efficiently explore an indoor environment while limiting the amount of computation and communication. Reducing the amount of computation required saves robot batteries and makes it easier to use a large number of robots. Reducing communications saves energy but is also interesting in a military setting to limit the risks of compromising the presence of robots. A local exploration algorithm has been proposed to significantly reduce communications and computations while maintaining a high level of performance and was published at the 27th Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents.We then proposed a new semantic map approach, allowing us to segment the environment into rooms and corridors, and a new constraint-based exploration algorithm. This new approach allows robots to understand better the environment in which they evolve and to reduce localization and perception errors specific to the sensors which equip them. Our constraint-based approach allows operators to define robot objectives and priorities better, thus meeting the operational needs of various missions, including search and rescue and military support.Cette thèse s'intéresse à l'exploration d'environnements inconnus à l'aide d'une flotte de robots autonomes réactifs. L'exploration autonome est utilisée dans différents domaines, allant des robots aspirateurs aux robots de recherche et de sauvetage utilisés lors de catastrophes naturelles (incendies, éboulements) ou encore dans des contextes militaires. Le travail réalisé au cours de cette thèse a été financé par Safran Electronics & Defense en soutient du projet FURIOUS (FUturs systèmes Robotiques Innovants en tant qu'OUtilS au profit du combattant embarqué et débarqué) de la Direction Générale de l'Armement. Il fait suite au projet Cart-O-Matic, qui était l'un des cinq projets fondés par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) pour sa participation au concours de robotique "Défi CAROTTE" organisé par la Délégation générale pour l'armement, et qui a remporté ce concours. De très nombreuses approches de l'exploration autonome existent dans l'état de l'art. Dans cette thèse, nous avons cherché à explorer efficacement un environnement intérieur en limitant les calculs et communications. Réduire la quantité de calculs nécessaires permet d'économiser les batteries des robots et d'utiliser plus facilement un grand nombre de robots. Réduire les communications permet une économie d'énergie, mais est également intéressant dans un cadre militaire, de façon à limiter les risques de compromettre la présence des robots. Un algorithme d'exploration local a été proposé, permettant de réduire significativement communications et calculs tout en maintenant un haut niveau de performances et publié aux 27èmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents. Nous avons ensuite proposé une nouvelle approche par carte sémantique, permettant de segmenter l'environnement en pièces et couloirs, ainsi qu'un nouvel algorithme d'exploration par contraintes. Cette nouvelle approche permet aux robots de mieux comprendre l'environnement dans lequel ils évoluent, et de réduire les erreurs de localisation et de perception propres aux capteurs qui les équipent. Notre approche par contrainte permet aux opérateurs de mieux définir les objectifs et priorités des robots, répondant ainsi aux besoins opérationnels de différentes missions, notamment dans le cadre de missions de recherche et de sauvetage ou de soutien militaire

Exploration et couverture par stigmergie d'un environnement inconnu avec une flotte de robots autonomes réactifs

National audienceDifferent approaches exist for multi-robot autonomous exploration. These include frontier approaches, where robots are assigned to unexplored areas of the map, which provide good performance but require sharing the map and centralizing decision-making. The Brick and Mortar approaches, on the other hand, use a ground marking with local decision-making, but give much lower performance. The algorithm presented here is a trade-o between these two approaches, allowing local decision-making and, surprisingly, performances are closed to centralized frontier approaches. We also propose a comparative study of the performance of the three dierent approaches : Brick & Mortar, Global Frontiers and Local Frontiers. Our local algorithm is also complete for the exploration problem and can be easily distributed on robots with a minor loss of performance.L'exploration autonome d'un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approches par frontières, où des robots sont affectés à des zones inexplorées de la carte. Ces dernières méthodes sont efficaces mais nécessitent de partager une carte, globaliser les décisions d'affectation. Les approches Brick and Mortar, quant à elles, utilisent un marquage au sol avec une prise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L'algorithme présenté ici est un compromis entre ces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proche des approches par frontières globales. Nous proposons également une étude comparative de la performance des trois différentes approches : Brick & Mortar, frontières globales et frontières locales. Notre algorithme local est également complet pour le problème d'exploration et peut être facilement distribué sur des robots avec une perte de performance mineure

Approche locale pour l’exploration autonome d’environnements inconnus par une flottille de robots

International audienceL’exploration autonome d’un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approches par frontières, où des robots sont affectés à des zones inexplorées de la carte. Ces dernières sont efficaces, mais néces- sitent de partager une carte et globaliser les décisions d’affectation. Les approches Brick and Mortar, quant à elles, utilisent un marquage au sol avec une prise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L’algorithme présenté ici est un compromis entre ces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proches des approches par frontières globales. Nous proposons également une étude comparative de la performance des trois différentes ap- proches : Brick & Mortar, frontières globales et frontières locales. Notre algorithme local est également complet pour le problème d’exploration et peut être facilement distribué sur des robots avec une perte de performance mineure.multirobot,stigmergie,exploratio

Diagnostic décentralisé à l'aide d'automates cellulaires

ISBN 9782364937192National audienceWe address the problem of detecting failures in a distributed network. If some components can break down over time, how can we detect that the failure rate has exceeded a given threshold wi- thout any central authority ? Our aim is to have an estimate of the global state of the network, only through local interactions of components with their neighbours. In particular, we wish to reach a consensus on an alert state when the failure rate exceeds a given threshold. We use the model of cellular automata in order to pro- pose solutions in the case of a network with a grid structure. We compare three methods of self- organisation that are partly inspired by physical and biological phenomena. As an application, we envision sensor networks or any type of de- centralised system.Nous nous intéressons au problème du diagnostic de défaillances dans un réseau distribué. Lorsque les composants du réseau sont suscep-tibles de tomber en panne, comment détecter le moment où le taux de composants défaillants dépasse un certain seuil sans faire appel à une autorité centrale ? Notre objectif est d'avoir une estimation de l'état général du réseau par le seul biais d'interactions locales des composants avec leurs voisins. En particulier, nous souhai-tons qu'un consensus émerge sous forme d'état d'alerte lorsque le taux de défaillance dépasse un certain seuil. Nous utilisons le modèle des automates cellulaires pour proposer des solutions dans le cas d'un réseau ayant une structure de grille. Nous comparons trois méthodes d'auto-organisation du réseau, en partie inspirées de phénomènes physiques ou biologiques. Comme domaine d'application, nous avons en vue les ré-seaux de capteurs ou tout système fonctionnant de manière décentralisée