Roborobo! a Fast Robot Simulator for Swarm and Collective Robotics

Roborobo! is a multi-platform, highly portable, robot simulator for large-scale collective robotics experiments. Roborobo! is coded in C++, and follows the KISS guideline ("Keep it simple"). Therefore, its external dependency is solely limited to the widely available SDL library for fast 2D Graphics. Roborobo! is based on a Khepera/ePuck model. It is targeted for fast single and multi-robots simulation, and has already been used in more than a dozen published research mainly concerned with evolutionary swarm robotics, including environment-driven self-adaptation and distributed evolutionary optimization, as well as online onboard embodied evolution and embodied morphogenesis.Comment: 2 pages, 1 figur

Embedded Evolutionary Robotics: The (1+1)-Restart-Online Adaptation Algorithm

International audienceThis paper deals with online onboard behavior optimization for an autonomous mobile robot in the scope of the European FP7 Symbrion Project. The work presented here extends the (1+1)-online algorithm introduced in earlier publication. This algorithm is a variation of a famous Evolution Strategies adapted to autonomous robots. In this paper, we address a limitation of this algorithm regarding the ability to perform global search whenever a local optimum is reached. A new implementation of the algorithm, termed (1+1)-restart-online algorithm, is described and implemented within the Symbrion robotic Cortex M3 microcontroller. Results from the experiments show that the new algorithm is able to escape local optima and, as a consequence, converge faster and provides a richer set of relevant controllers

Behavioral Specialization in Embodied Evolutionary Robotics: Why So Difficult?

Embodied evolutionary robotics is an on-line distributed learning method used in collective robotics where robots are facing open environments. This paper focuses on learning behavioral specialization, as defined by robots being able to demonstrate different kind of behaviors at the same time (e.g., division of labor). Using a foraging task with two resources available in limited quantities, we show that behavioral specialization is unlikely to evolve in the general case, unless very specific conditions are met regarding interactions between robots (a very sparse communication network is required) and the expected outcome of specialization (specialization into groups of similar sizes is easier to achieve). We also show that the population size (the larger the better) as well as the selection scheme used (favoring exploration over exploitation) both play important – though not always mandatory – roles. This research sheds light on why existing embodied evolution algorithms are limited with respect to learning efficient division of labor in the general case, i.e., where it is not possible to guess before deployment if behavioral specialization is required or not, and gives directions to overcome current limitations.This work is supported by the European Unions Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 640891, and the ERC Advanced Grant EPNet (340828). Part of the experiments presented in this paper were carried out using the Grid’5000 experimental testbed, being developed under the INRIA ALADDIN development action with support from CNRS, RENATER, and several Universities as well as other funding bodies (see https://www.grid5000.fr). The other parts of the simulations have been done in the supercomputer MareNostrum at Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputacion (The Spanish National Supercomputing Center).Peer ReviewedPostprint (published version

Modelling the co-evolution of trade and culture

We presents a new framework to study the co-evolution of cultural change and trade. The design aims for a trade-off between the flexibility necessary for the implementation of multiple models and the structure necessary for the comparison between the models implemented. To create this framework we propose an Agent-Based Model relying on agents producing, exchanging and associating values to a list of goods. We present the key concepts of the framework and two examples of its implementation which allow us to show the flexibility of our framework. Moreover, we compare the results obtained by the two models, thus validating the structure of the framework. Finally, we validate the implementation of a trading model by studying the price structure it produces

Modelling the co-evolution of trade and culture in past societies

This paper presents a new framework to study the co-evolution of cultural change and trade. The design aims for a trade-off between the flexibility necessary for the implementation of multiple models and the structure necessary for the comparison between the models implemented. To create this framework we propose an Agent-Based Model relying on agents producing, exchanging and associating values to a list of goods. We present the key concepts of the framework and two examples of its implementation which allow us to show the flexibility of our framework. Moreover, we compare the results obtained by the two models, thus validating the structure of the framework. Finally, we validate the implementation of a trading model by studying the price structure it produces.Funding for this work was provided by the ERC Advanced Grant EPNet (340828) and the SimulPast Consolider Ingenio project (CSD2010-00034) of the former Ministry for Science and Innovation of the Spanish Government. The model was created using Pandora (Rubio-Campillo 2014). R was used for figures and statistical analysis (R Development Team 2012). The estimation of the a parameters have been computed with the R package poweRlaw (Gillespie 2015). The simulations have been done in the supercomputer MareNostrum at Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (The Spanish National Supercomputing Center). The source code of the model is licensed under a GNU General Public License.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

The ecology of Roman trade. Reconstructing provincial connectivity with similarity measures

The creation of the Roman Empire promoted the connectivity of a vast area around the Mediterranean sea. Mobility and trade flourished over the Roman provinces as massive amounts of goods were shipped over thousands of kilometres through sea, rivers and road networks. Several works have explored these dynamics of interaction in specific case studies but there is still no consensus on the intensity of this connectivity beyond local trade. We argue here that the debate on the degree of large-scale connectivity across the empire is caused by a lack of appropriate methods and proxies of economic activity. The last years have seen an improvement on the availability of evidence as a growing amount of datasets is collected and published. However, data does not equal knowledge and the methods used to analyse this evidence have not advanced at the same pace. A new framework of connectivity analysis has been applied here to reveal the existence of distinctive trade routes through the provinces of the Western region of Rome. The amphora stamps collected over more than a thousand sites have been analysed using quantitative measures of similarity. The patterns that emerge from the analysis highlight the intense connectivity derived from factors such as the spatial closeness, presence of military units and the relevance of the Atlantic sea as a main shipping route

Hybrid Societies : Challenges and Perspectives in the Design of Collective Behavior in Self-organizing Systems

Hybrid societies are self-organizing, collective systems, which are composed of different components, for example, natural and artificial parts (bio-hybrid) or human beings interacting with and through technical systems (socio-technical). Many different disciplines investigate methods and systems closely related to the design of hybrid societies. A stronger collaboration between these disciplines could allow for re-use of methods and create significant synergies. We identify three main areas of challenges in the design of self-organizing hybrid societies. First, we identify the formalization challenge. There is an urgent need for a generic model that allows a description and comparison of collective hybrid societies. Second, we identify the system design challenge. Starting from the formal specification of the system, we need to develop an integrated design process. Third, we identify the challenge of interdisciplinarity. Current research on self-organizing hybrid societies stretches over many different fields and hence requires the re-use and synthesis of methods at intersections between disciplines. We then conclude by presenting our perspective for future approaches with high potential in this area

Guidelines for Designing Social Robots as Second Language Tutors

In recent years, it has been suggested that social robots have potential as tutors and educators for both children and adults. While robots have been shown to be effective in teaching knowledge and skill-based topics, we wish to explore how social robots can be used to tutor a second language to young children. As language learning relies on situated, grounded and social learning, in which interaction and repeated practice are central, social robots hold promise as educational tools for supporting second language learning. This paper surveys the developmental psychology of second language learning and suggests an agenda to study how core concepts of second language learning can be taught by a social robot. It suggests guidelines for designing robot tutors based on observations of second language learning in human–human scenarios, various technical aspects and early studies regarding the effectiveness of social robots as second language tutors

Evolution Artificielle pour la Robotique Collective en Environnement Ouvert

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.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