| Summary: | Le projet a pour objectif premier de développer une méthode permettant à un groupe de robots mobiles de se partager efficacement des ressources énergétiques limitées, dans le but de leur permettre de réaliser des tâches de façon entièrement autonome sur de longues périodes de temps. L'approche privilégiée a été développée de manière à supporter un nombre dynamiquement variable de robots et de stations de recharge. Elle est basée sur l'analyse de la consommation énergétique de chacun des robots du groupe et se déploie selon le modèle d'une architecture distribuée. La méthode présente, entre autres, un algorithme dédié à l'analyse énergétique des robots et deux autres consacrés au partage efficace des stations de recharge. Elle présente aussi des équations permettant de déterminer des paramètres théoriques en rapport avec les conditions d'expérimentation, comme le taux d'activité attendu des robots et la quantité minimale de ressources énergétiques nécessaires pour assurer soit la survie, soit la pleine activité d'un groupe de robots donné. L'approche a été validée par des expériences menées avec des robots mobiles réels, alimentés en énergie par des stations de recharge autonome dans un enclos fermé assez restreint. Il a été possible de maintenir en vie deux robots se partageant une station de recharge, alors que deux stations de recharge ont permis de faire survivre des groupes de trois et de quatre robots durant plusieurs heures. Les résultats ainsi obtenus démontrent que la méthode proposée permet de maximiser l'utilisation des ressources énergétiques disponibles pour favoriser la réalisation d'une tâche. Le recours à des simulations a également permis de déterminer que, pour gérer le partage de stations de recharge dans le contexte où la ressource énergétique est limitée par rapport aux besoins des robots, un algorithme basé sur la planification des périodes de recharge est plus efficace qu'un algorithme ne faisant que réagir lors de situations critiques. Les simulations ont aussi permis de confirmer les capacités de l'algorithme à opérer dans des conditions variées, entre autres avec des systèmes de recharge plus ou moins rapides et des groupes comptant jusqu'à un millier de robots.
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