| Summary: | Permettre à un groupe de robots de se déplacer dans une configuration particulière est une fonctionnalité intéressante pour l’exploration, la cartographie et la recherche sur de grandes surfaces. Cependant, il est injustifié de supposer que tous les robots puissent rester positionnés correctement lors de tels déploiements. Pour y arriver, une approche permettant à un groupe de robots mobiles de déterminer de manière autonome l’assignation de leur position dans une formation demandée, et ce, d’après la disposition initiale du groupe et de la formation voulue, est proposée. L’approche DRF (Dynamic Robot Formations) réalisée est distribuée et fonctionne avec un nombre variable de robots. Percevant les autres dans leur entourage par leur système de vision, les robots communiquent entre eux les positions perçues afin que chacun puisse avoir une idée de la disposition du groupe. Chaque robot utilise alors ces informations afin de déterminer quelle serait la meilleure assignation de position en se considérant lui-même comme le conducteur du groupe. Cette recherche d’assignation est effectuée de façon distribuée à l’aide d’un algorithme de recherche profondeur d’abord borné avec coupure (pruning), cherchant à minimiser les déplacements des robots du groupe pour réaliser la formation. Le robot ayant le meilleur résultat est sélectionné comme le conducteur de la formation, et assigne la position des autres robots du groupe. La validation du système s’effectue à l’aide d’un environnement simulé de robots mobiles, ainsi qu’avec de vraies plates-formes robotiques. Les résultats obtenus démontrent que l’approche DRF est flexible et valable pour une multitude de situations et d’environnements, en plus d’illustrer que le mécanisme d’assignation de positions dans la formation minimise l’ensemble des déplacements du groupe de robots.
|
|---|
