Interaction entre essaims et robotique de groupe dans la résolution de diverses tâches

Un essaim est un système auto-coordonné de plusieurs robots qui agissent comme un seul organisme, en accomplissant une tâche commune. En fait, la robotique de groupe est une tentative d'adopter les forces d'un véritable essaim d'abeilles, dans lequel chaque insecte joue son rôle au profit de l'ensemble de la communauté. Fait remarquable, le terme nous a initialement conduits à un niveau de vie encore plus bas : de simples cellules humaines qui construisent un organisme géant. En 1988, le chercheur japonais Toshio Fukuda a utilisé le terme de "robots cellulaires" ou "cellular robots" pour désigner un système robotique dynamiquement reconfigurable. Le terme a ensuite été "repris" et modifié par l'Américain Gerardo Beni, qui cherchait un "mot à la mode" et a finalement adopté l'idée de son collègue Alex Meistel :

"La discussion était assez animée, et je me souviens d'Alex Meistel disant que le 'robot cellulaire' est un concept passionnant, mais que le nom ne plaît pas ; il faut un mot fantaisiste [lit. 'bourdonnant'.-note] pour décrire cette sorte d'essaim."

Gerardo Beni, Université de Californie


Buts et objectifs


Depuis l'avènement du concept d'intelligence en essaim, les chercheurs ont défini les principaux attributs d'un essaim. Généralement, il s'agit de robots du même type qui peuvent interagir avec leurs "compagnons" et l'environnement à l'aide de capteurs simples, mais qui ne sont pas contrôlés de manière rigide "d'en haut" et n'affectent pas le système global.


Les principaux avantages de cette approche sont les suivants


  • évolutivité
  • la tolérance aux pannes
  • la flexibilité dans l'énoncé du problème et les méthodes pour l'atteindre ;
  • l'utilisation de robots peu coûteux, souvent miniatures ;
  • la possibilité d'exécution parallèle du même type d'opérations ;
  • l'imprévisibilité du comportement individuel des robots.


Ces avantages ont suscité la création de systèmes distribués complexes conçus pour résoudre des problèmes qui ne peuvent être résolus par un seul robot individuel ou pour lesquels l'essaimage est plus efficace pour atteindre l'objectif. L'essaimage " ferme " ainsi trois des quatre catégories de tâches robotiques :

  1. Les tâches fondamentalement à agent unique.
  2. Tâches nécessitant plusieurs agents.
  3. Principalement multi-agents.
  4. Gagner en utilisant plusieurs agents.


L'approche distribuée simplifie considérablement la conception du robot pour qu'il soit moins coûteux d'en faire un "soldat universel". Disposant de ressources sensorielles, de communication et de calcul limitées, un tel agent seul ne vaut pas grand-chose, mais avec ses "compagnons", il peut résoudre des problèmes très complexes. Le principal objectif de la robotique de groupe est de créer et d'améliorer de tels systèmes distribués autogérés.


Où et comment il est utilisé


Les capacités des systèmes distribués déterminent également leurs domaines d'application. La robotique de groupe est considérée comme un outil essentiel dans les cas suivants :

  • dans les opérations de sauvetage, militaires et autres dans lesquelles la participation directe est dangereuse pour les humains (déminage, actions de recherche, nettoyage de déchets nucléaires ou toxiques, opérations militaires) ;
  • lorsque l'ampleur de la tâche est initialement inconnue et qu'il est nécessaire de faire évoluer le système en ajoutant ou en retirant des robots (par exemple, lors de la lutte contre une marée noire) ;
  • lorsqu'on travaille dans des environnements où les télécommunications et les autres infrastructures permettant de contrôler les robots ne sont pas disponibles, comme sous l'eau, dans l'espace ou en pleine mer ;
  • lorsque les conditions changent rapidement et que la flexibilité de l'essaim est nécessaire (patrouille sur le terrain, sauvetage pendant les inondations ou après un ouragan, pâturage autonome du bétail dans les montagnes) ;
  • lorsque le facteur "faible coût" d'un robot et la vitesse élevée de leur travail commun sont utilisés (industrie minière, désherbage dans l'agriculture, impression 3D de grands objets).


Les départements militaires de différents pays développent activement des systèmes d'essaimage.


En Chine, une telle solution est utilisée pour la gestion autonome d'une flotte de petits navires qui effectuent des patrouilles conjointes sur le territoire. Les bateaux sans pilote peuvent modifier leur stratégie de comportement lorsque des objets étrangers apparaissent sur leur route ; par exemple, ils encerclent avec succès une île ou un navire.


Des solutions similaires sont proposées par la marine américaine, qui a effectué des essais de démonstration d'essaims de bateaux sur la rivière James en Virginie en 2014. Au cours de l'essai, cinq bateaux ont accompagné le navire amiral, lui assurant une couverture. L'architecture de contrôle commande les actions des bateaux pour le système de commande et de détection des agents robotiques (CARACaS), construit sur une conception "extraterrestre". CARACaS est basé sur un logiciel et un matériel développés initialement pour contrôler les rovers martiens de la NASA.


Une bonne utilisation des systèmes en essaim consiste à contrôler des groupes de drones pour la recherche, les opérations militaires, la cartographie, le suivi d'objets en mouvement, la gestion des terres agricoles et une foule d'autres tâches. L'interaction entre essaims peut être utile à l'échelle micro et nanométrique, par exemple pour diagnostiquer des équipements compacts ou même dans le corps humain.


Les principaux défis de la création de systèmes en essaim.


Malgré l'apparente simplicité des robots, l'interaction de groupe non supervisée entre eux est assez délicate. Elle est établie au niveau individuel par des algorithmes contrôlant l'activité du robot et de ses congénères. Il est crucial de déterminer comment un agent personnel réagit aux changements locaux (approche d'un autre robot, obstacles, changements environnementaux) et affecte les transformations globales.


En même temps, il est assez délicat de calculer comment un seul objet doit se comporter pour que les actions de l'ensemble du système soient optimales. Le concept de mise à l'échelle introduit des difficultés supplémentaires, car il est coûteux et difficile de mener de nombreuses expériences avec un essaim naturel. Les chercheurs ont recours à la modélisation mathématique pour résoudre ce problème et à l'"intelligence artificielle" et à ce qu'on appelle l'"évolution artificielle" pour entraîner l'algorithme.


Un autre groupe de problèmes concerne le matériel. Par exemple, le fonctionnement autonome des robots peut être résolu en utilisant des batteries plus "avancées" et en créant des stations de recharge automatisées, voire un système dans lequel un agent charge un "compagnon d'armes".


Un autre défi est la communication au sein de l'essaim, l'échange de données avec le réseau de télécommunication externe et le téléchargement d'informations vers le nuage si le concept prévoit de telles capacités. "La robotique en nuage" est un niveau encore plus élevé de défis qui permettra une utilisation plus efficace de l'essaim de robots, augmentera sa réactivité aux événements et pourrait générer de nouvelles niches quelque peu inattendues pour les applications de la technologie des essaims. Oui, et les autres problèmes, à mesure qu'ils sont résolus, ont de fortes chances de devenir une source de progrès pour la robotique en essaim et les industries connexes, ce qui changera radicalement l'informatique et notre vie à tous.