Contribution à l’Optimisation d’un Comportement Collectif pour un Groupe de Robots Autonomes

Abstract

This thesis studies the domain of collective robotics, and more particularly the optimization problems of multirobot systems in the context of exploration, path planning and coordination. It includes two contributions. The first one is the use of the Butterfly Optimization Algorithm (BOA) to solve the Unknown Area Exploration problem with energy constraints in dynamic environments. This algorithm was never used for solving robotics problems before, as far as we know. We proposed a new version of this algorithm called xBOA based on the crossover operator to improve the diversity of the candidate solutions and speed up the convergence of the algorithm. The second contribution is the development of a new simulation framework for benchmarking dynamic incremental problems in robotics such as exploration tasks. The framework is made in such a manner to be generic to quickly compare different metaheuristics with minimum modifications, and to adapt easily to single and multi-robot scenarios. Also, it provides researchers with tools to automate their experiments and generate visuals, which will allow them to focus on more important tasks such as modeling new algorithms. We conducted a series of experiments that showed promising results and allowed us to validate our approach and model.Cette thèse étudie le domaine de la robotique collective, et plus particulièrement les problèmes d'optimisation des systèmes multirobots dans le cadre de l'exploration, de la planification de trajectoires et de la coordination. Elle inclut deux contributions. La première est l'utilisation de l'algorithme d'optimisation des papillon (BOA : Butterfly Optimization Algorithm) pour résoudre le problème d'exploration de zone inconnue avec des contraintes d'énergie dans des environnements dynamiques. A notre connaissance, cet algorithme n'a jamais été utilisé pour résoudre des problèmes de robotique auparavant. Nous avons également proposé une nouvelle version de cet algorithme appelée xBOA basée sur l'opérateur de croisement pour améliorer la diversité des solutions candidates et accélérer la convergence de l'algorithme.La deuxième contribution présenté dans cette thèse est le développement d'une nouvelle plateforme de simulation pour l'analyse comparative de problèmes incrémentaux en robotique tels que les tâches d'exploration. La plateforme est conçue de manière à être générique pour comparer rapidement différentes métaheuristiques avec un minimum de modifications, et pour s'adapter facilement aux scénarios mono et multirobots. De plus, elle offre aux chercheurs des outils pour automatiser leurs expériences et générer des visuels, ce qui leur permettra de se concentrer sur des tâches plus importantes telles que la modélisation de nouveaux algorithmes.Nous avons mené une série d'expériences qui ont montré des résultats prometteurs et nous ont permis de valider notre approche et notre modélisation