Intelligence en essaim et comportement des robots en essaim

Actuellement, la robotique est un domaine de connaissances qui se développe rapidement et qui présente un grand potentiel dans toutes les sphères de la société moderne. Les développements récents les plus pertinents dans ce domaine sont les projets de robotique de groupe. Ces études sont étroitement liées à l'effet du comportement de système, que l'on peut observer chez divers insectes sociaux appelés intelligence en essaim. Une telle caractéristique est que des règles de conduite claires et simples de chaque membre du groupe créent un comportement organisé complexe de l'ensemble du groupe. Le comportement de groupe voulu est formé par des robots qui interagissent les uns avec les autres et avec leur environnement.

Robotique en essaim

La robotique de groupe, ou robotique en essaim, est un domaine qui explore et trouve de nouvelles approches pour coordonner des systèmes composés de nombreux robots, principalement de conception simple. Dans de tels scénarios, le comportement prédictif du collectif est le résultat de l'interaction des unités robotiques entre elles et avec l'environnement. Les résultats des études biologiques sur les insectes, à savoir les fourmis et les abeilles, ainsi que les résultats des études dans d'autres domaines de la nature où le comportement d'essaimage a lieu, ont été adaptés dans le sens de l'intelligence artificielle d'essaimage. L'activité de l'ensemble de l'essaim devrait conditionner chaque action d'une unité robotique dans un tel système. L'interaction et l'interconnexion entre les robots de rang dans le système sont ordonnées, et chaque membre a des règles et des tâches. C'est l'interaction entre les membres du groupe qui crée une rétroaction constante. Par conséquent, le comportement organisé complexe de l'ensemble de l'essaim est incarné par des règles simples de conduite individuelle. La notion de contrôle central passe à l'arrière-plan, et l'intelligence de l'essaim, voire l'intelligence de groupe au sein d'un grand essaim, émerge à la place. Le système sera contrôlé en fonction de la tâche globale du groupe, ainsi que de l'emplacement de chaque robot à un moment donné, en prédisant le comportement des participants environnants. La création de systèmes complexes constitués de composants simples est liée à la résolution de plusieurs problèmes spécifiques, typiques des robots travaillant ensemble. Parmi eux, on peut citer:

• Le changement constant et imprévisible de l'environnement externe jusqu'à et y compris une réaction consciente,
• données incomplètes sur l'environnement et les membres du groupe
• une grande variété de vecteurs de moyens pour atteindre l'objectif, les structures de l'équipe, la répartition des rôles, etc.,
• caractère distribué et dynamique de la planification des actions d'un collectif,
• problèmes causés par le fait que les systèmes d'essaimage sont un ensemble d'objets physiques fonctionnant dans un environnement complexe (problèmes de communication fiable, répartition de l'équipe dans l'espace, etc.),
• autres problèmes techniques (architecture réseau, protocoles, outils d'exploitation, etc.).

Caractéristiques d'un essaim de robots

Les avantages et les caractéristiques d'un essaim de robots peuvent être retracés en comparant un tel système avec un seul robot. Les caractéristiques d'un essaim de robots sont similaires à celles des essaims d'insectes dans la nature. Un robot individuel a généralement une structure complexe et divers modules de commande, ce qui entraîne des coûts de conception, de développement et de maintenance assez élevés. Un tel robot est assez vulnérable. Des dommages, même de petites pièces, peuvent entraîner la défaillance de l'ensemble du système. Un essaim de robots exécute les tâches assignées grâce à l'interaction intergroupe. De tels systèmes présentent l'avantage de multiples utilisations de robots simples, ainsi que d'un faible coût et de faibles coûts de maintenance. Les robots Swarm sont particulièrement adaptés aux tâches importantes et évolutives. Les systèmes Swarm sont évolutifs, permettant aux unités robotisées d'entrer ou de sortir de l'interaction à tout moment sans interrompre la tâche. Un essaim s'adapte aux changements du nombre de robots qui y pénètrent en utilisant uniquement la communication locale. Un tel système pourrait être créé en utilisant des technologies de transmission de données sans fil par radiofréquence ou infrarouge. Cela signifie que ces systèmes sont suffisamment flexibles pour ne pas nécessiter de modifications à la fois de la conception et du logiciel. Par conséquent, les robots en essaim sont bien applicables aux conditions du monde réel. Il est également impossible de ne pas noter une propriété de tels systèmes comme le parallélisme. Le nombre de participants à un essaim de robots augmente assez rapidement, donnant aux grands systèmes la possibilité de se concentrer sur plusieurs objectifs au sein d'une même tâche. Cela indique qu'un tel essaim peut effectuer des tâches impliquant plusieurs cibles réparties sur divers environnements. De cette façon, nous réduisons le temps nécessaire pour accomplir une tâche. La caractéristique distinctive suivante est la stabilité. Basé sur l'évolutivité, un essaim de robots est très fiable, même lorsque certaines unités robotiques sont devenues inopérantes en raison de divers facteurs. L'endommagement d'un ou plusieurs robots du groupe ne perturbe généralement pas le fonctionnement. La réduction du nombre de robots dans un essaim conduit à la dégradation d'un tel système, réduisant ainsi l'efficacité de la multitude. Pourtant, la partie restante a tendance à effectuer la tâche à accomplir. Une telle caractéristique est essentielle pour les fonctions dans des conditions extrêmes. La perte de fonctionnalité d'unités individuelles dans un seul robot peut perturber le travail qu'il effectue, et les tentatives de dupliquer les unités fonctionnelles les plus élémentaires d'un robot entraînent une augmentation du poids, de la taille et du coût du robot mais n'augmentent pas l'efficacité ( voire le réduire, compte tenu de la taille et de la masse importantes). La rentabilité de tels systèmes ne peut être négligée. Il résulte de ce qui précède que le coût de maintenance, de développement et de production d'essaims de robots est nettement inférieur à celui d'un complexe de robots individuels, même si le nombre de ruches est de centaines ou de milliers. La production de masse d'essaims de robots est possible contrairement à la production en série de haute précision de robots personnels. En ce qui concerne les coûts énergétiques, un seul robot dans un essaim a une conception simple et est plus petit qu'un robot individuel ; par conséquent, les coûts énergétiques et la capacité de la batterie ne sont pas aussi élevés. Cela signifie que le cycle de vie d'un essaim de robots peut être augmenté. Dans un environnement sans réserve de carburant ou de puissance, un essaim de robots est plus adapté qu'un robot individuel traditionnel.

Stratégies de gestion possibles pour le système d'essaim :

• centralisé - contrôle à distance avec une station de base dédiée, le chef d'essaim est assigné à partir d'un nœud central,
• Décentralisé - le chef d'essaim est déterminé sur la base d'un algorithme et ne dépend pas de la station de contrôle centrale,
• Mixte - combine les avantages des stratégies centralisées et décentralisées en attribuant le chef d'essaim sur la base de l'un des algorithmes avec le transfert des droits de contrôle à l'opérateur, si nécessaire. Selon la nature des échanges d'informations dans l'essaim, deux scénarios sont possibles :

1. Un robot qui a détecté une cible rapporte ses coordonnées aux robots voisins, qui transmettent cette information le long de la chaîne à leurs voisins jusqu'à ce qu'elle soit connue de tous les robots du groupe ; ils modifient alors leur trajectoire vers la cible.
2. Un robot qui a détecté la cible ne peut pas communiquer ses coordonnées aux autres robots de l'essaim ; ce faisant, il modifie sa trajectoire vers la cible ; d'autres robots qui lui sont liés par les règles des distances admissibles le suivent, c'est-à-dire qu'il devient le "leader"; robot.

Applications des essaims de robots

Le nombre d'applications possibles des essaims de robots est assez important. Parmi eux :

• Extraction de matières premières. Ce domaine d'application implique d'excellentes opportunités mais nécessite également de nombreuses compétences d'un essaim de robots, telles que l'exploration collective, la recherche du chemin le plus court, la distribution efficace et la gestion des tâches. Cela inclut également la tâche de transporter collectivement un objet.
• Travailler dans des situations extrêmes, effectuer des opérations de recherche et de sauvetage sur les sites de catastrophes naturelles et d'origine humaine et dans les zones de combat. Par exemple, un essaim de robots peut résoudre le problème du déminage plus rapidement et à moindre coût qu'un robot individuel - exécutant des opérations techniques, y compris celles des industries dangereuses et dangereuses. Les robots de petite taille et de petit poids peuvent se déplacer librement dans des allées exiguës, sans être remarqués par les stations radar ennemies.
• Surveiller, surveiller et étudier la planète Terre et d'autres planètes du système solaire. Il peut également inclure la tâche de surveillance des territoires et des eaux dans des conditions de contre-action organisée de l'ennemi, le travail de recherche de victimes dans les décombres après des catastrophes naturelles ou d'origine humaine, et la tâche de suivi et de neutralisation des engins explosifs en anti -opérations terroristes dans les zones urbaines denses.
• Nettoyer la surface, les eaux marines et océaniques et l'espace cosmique des substances chimiques et radioactives dangereuses.
• Réalisation de certaines opérations chirurgicales, telles que l'ablation non invasive de tumeurs malignes. Les progrès de la conception des robots ont tendance à miniaturiser et à rendre la construction moins chère. Les robots Swarm peuvent effectuer des fonctions de reconnaissance, inspecter diverses structures, réduisant ainsi le temps nécessaire pour accomplir cette tâche. Les robots dans un essaim ont des capacités de sensibilité limitées, mais la perception collective de la ruche peut être canalisée pour mettre en œuvre des études globales (cartographie du terrain). Des tâches telles que l'exploration spatiale utilisant des nanorobots dans les veines et les artères humaines à des fins médicales (pour lutter contre les maladies) peuvent être imaginées sous peu. Les facteurs fondamentaux des systèmes robotiques en essaim sont le coût et la miniaturisation. Ce sont les deux principaux défis du développement de grands groupes de robots. Sur la base de ce qui précède, l'approche la plus justifiée consiste à mettre en œuvre l'intelligence en essaim pour obtenir un comportement significatif au niveau du groupe plutôt qu'au niveau individuel. La robotique en essaim ouvre la possibilité de créer à l'avenir des essaims de robots capables de résoudre collectivement de nombreuses tâches tout en s'unissant de manière informationnelle et physique en une seule entité basée sur le principe de l'auto-organisation. Il est crucial de comprendre que la fonctionnalité de l'essaim de robots dans son ensemble n'est pas grandement affectée par la défaillance d'un seul robot. Lors du processus de création de divers robots, la tâche de modéliser différents algorithmes pour la mise en œuvre du mouvement du robot, la coopération avec d'autres robots voisins et l'interaction avec le monde extérieur se pose. Grâce au développement de logiciels, il est possible de tester les algorithmes souhaités sur un modèle virtuel, d'étudier leurs forces et leurs faiblesses et d'éliminer les lacunes sans avoir à construire un vrai robot.

Défaillances actuelles

L'utilisation de systèmes robotiques en essaim est actuellement encore rare. La taille de l'essaim dépend souvent du nombre de robots dont disposent les entreprises ou les organismes de recherche et n'est pas toujours choisie en fonction du comportement souhaité de l'essaim. Bien que la recherche se poursuive depuis des décennies, il n'y a pas encore eu de percée dans le domaine de la robotique en essaim, en particulier pour les applications industrielles. Cela s'explique par le fait que plusieurs questions restent ouvertes. Tout d'abord, la fiabilité des robots en essaim est un sujet de préoccupation. Les essaims naturels fonctionnent en supposant que les membres individuels de l'essaim peuvent tomber en panne. Dans les essaims artificiels, une fiabilité et une disponibilité élevées sont nécessaires pour assurer le fonctionnement du système. La défaillance de certains membres de l'essaim peut augmenter les coûts opérationnels et entraîner des problèmes de sécurité. Le comportement de l'essaim avec ses caractéristiques émergentes, réalisé par des robots autonomes s'appuyant sur des informations distribuées, ne peut pas fournir les garanties de sécurité requises. Par conséquent, de nombreux projets industriels reposent encore sur un contrôle centralisé, comme l'agriculture et les entrepôts. Dans ces projets, le terme "essaim" est utilisé exclusivement pour désigner un grand nombre d'agents. Ces mises en œuvre ignorent l'idée de base de la robotique en essaim, à savoir la prise de décision distribuée qui conduit à un comportement auto-organisé. Bien que les robots puissent détecter leur environnement, collecter des données localement et transmettre ces données au reste de l'essaim, ils dépendent d'une unité centrale. Cette unité centrale prédétermine le comportement de chaque robot ou, dans des scénarios plus dynamiques, traite les informations reçues du robot pour contrôler son comportement. Outre les limites technologiques, la sécurité est une question essentielle en matière de communication. Elle présente un intérêt particulier pour les applications militaires. Premièrement, les informations échangées par les robots peuvent être sensibles et ne doivent pas être divulguées à ces parties. Deuxièmement, le comportement de l'essaim peut être influencé en fonction des informations que les membres de l'essaim reçoivent. Cela signifie que le comportement de l'essaim peut être affecté en modifiant les messages échangés par les robots ou en introduisant de fausses informations dans l'essaim. Par conséquent, la communication dans la multitude doit être chiffrée. Il est crucial lorsqu'une station centrale envoie des commandes pour contrôler l'essaim.

Perspectives d'améliorations et d'applications futures

Les algorithmes d'essaimage sont basés sur le comportement auto-organisé des essaims, tel qu'il est observé dans les systèmes naturels foisonnants comme les colonies d'insectes ou les volées d'oiseaux, qui peuvent fonctionner dans des conditions très diverses et dynamiques. Il en va de même pour les essaims de robots. Ils sont conçus pour travailler dans le monde physique, qui est généralement confronté à des changements dynamiques constants et doit faire face à des événements et des conditions externes difficiles à prévoir ou à modéliser. Outre l'énorme potentiel d'applications dans des domaines tels que la logistique, l'agriculture et l'inspection, les essaims peuvent travailler dans des environnements inadaptés aux humains, notamment ceux qui sont difficiles à atteindre, dangereux ou sales. Les systèmes robotiques dans ces environnements peuvent aider à mieux observer, comprendre et tirer parti du comportement des essaims : adaptabilité, fiabilité et évolutivité. Par rapport à un seul robot central, les avantages des systèmes robotiques de groupe sont la grande évolutivité avec une seule communication locale, la tolérance aux pannes et la capacité d'auto-organisation et d'autorégulation. Le champ d'application de ces techniques est en constante augmentation. Il va des opérations autonomes de recherche et de sauvetage au déploiement de systèmes autonomes décentralisés pour la protection. Cependant, à l'heure actuelle, l'imprévisibilité et la dynamique rapide de l'environnement externe déterminent le nombre de problèmes associés à des données incomplètes et contradictoires sur l'état du monde extérieur, ainsi que des informations sur les autres membres de l'équipe, avec une variété d'options pour atteindre l'objectif, les structures de l'équipe, et autres. La résolution de ces problèmes permettra d'améliorer qualitativement le matériel et le logiciel des robots inclus dans les groupes, d'augmenter la flexibilité du système'et d'accroître la fiabilité et la puissance d'un groupe de robots.