Algorithmes distribués et méthodes de modélisation avancées pour une construction rapide et efficace d'objets avec un robot modulaire auto-reconfigurable

Abstract

Humans have always been on a quest to master their environment. But with the arrival of our digital age, an emerging technology now stands as the ultimate tool for that purpose: Programmable Matter. While any form of matter that can be programmed to autonomously react to a stimulus would fit that label, its most promising substrate resides in modular robotic systems. Such robotic systems are composed of interconnected, autonomous, and computationally simple modules that must coordinate through their motions and communications to achieve a complex common goal.Such programmable matter technology could be used to realize tangible and interactive 3D display systems that could revolutionize the ways in which we interact with the virtual world. Large-scale modular robotic systems with up to hundreds of thousands of modules can be used to form tangible shapes that can be rearranged at will. From an algorithmic point of view, however, this self-reconfiguration process is a formidable challenge due to the kinematic, communication, control, and time constraints imposed on the modules during this process.We argue in this thesis that there exist ways to accelerate the self-reconfiguration of programmable matter systems, and that a new class of reconfiguration methods with increased speed and specifically tailored to tangible display systems must emerge. We contend that such methods can be achieved by proposing a novel way of representing programmable matter objects, and by using a dedicated reconfiguration platform supporting self-reconfiguration.Therefore, we propose a framework to apply this novel approach on quasi-spherical modules arranged in a face-centered cubic lattice, and present algorithms to implement self-reconfiguration in this context. We analyze these algorithms and evaluate them on classes of shapes with increasing complexity, to show that our method enables previously unattainable reconfiguration times.Les humains ont de tout temps cherché à contrôler leur environnement. Mais avec l'arrivée de l'ère numérique, une technologie émergente promet de devenir l'outil ultime de cette quête : la matière programmable. Bien que toute forme de matière pouvant être programmée pour réagir de façon autonome à un stimulus puisse prétendre à cette dénomination, son substrat le plus prometteur réside dans les systèmes robotiques modulaires. Ces systèmes robotiques sont composés de modules interconnectés, autonomes, et aux ressources limitées, devant se coordonner par leurs communications et leurs mouvements afin d'accomplir des tâches complexes.La matière programmable pourrait être utilisée pour réaliser les systèmes de représentation de demain: des affichages tangibles et interactifs en 3D, qui promettent de révolutionner la façon dont nous interagissons avec le monde virtuel. Des ensembles de robots modulaires composés de plusieurs milliers de modules peuvent s'organiser pour former des objets tangibles capables de se transformer à l'infini sur demande. D'un point de vue algorithmique, cependant, ce processus d'autoreconfiguration représente un défi considérable à cause des contraintes cinématiques, temporelles, de contrôle, et de communication, auxquelles sont soumis les modules.Nous défendons dans cette thèse qu'il existe des moyens d'accélérer la reconfiguration des systèmes de matière programmable, et qu'une nouvelle classe de méthodes de reconfiguration plus rapide et mieux adaptée aux systèmes de représentation tangibles doit voir le jour. Nous soutenons qu'il est possible de parvenir à de telles méthodes en proposant une nouvelle façon de représenter les objets faits de matière programmable, et en utilisant une plateforme d'assistance dédiée à l'autoreconfiguration.Par conséquent, nous proposons un cadre pour réaliser cette approche innovante sur des ensembles de modules quasi-sphériques arrangés en structures cristallines cubiques à faces centrées, et présentons des algorithmes permettant d'implémenter l'autoreconfiguration dans ce contexte. Nous analysons ces algorithmes et les évaluons sur des cas de construction de formes de complexité croissante, afin de montrer que notre méthode permet d'arriver à des durées de reconfiguration jusqu'ici inatteignables