Un exemple de graphique topologique dynamique dans un environnement de prairie avec des poids de bord incertains appliqué à un scénario de test de reconnaissance. Les itinéraires à travers le graphique montrent les parcours des agents éclaireurs déployés à partir de véhicules porteurs pour explorer l’environnement. Crédit : Dimmig et al.
Alors que la plupart des robots sont initialement testés en laboratoire et dans d’autres environnements contrôlés, ils sont conçus pour être déployés dans des environnements réels, aidant ainsi les humains à résoudre divers problèmes. Naviguer dans des environnements réels implique de faire face à des niveaux élevés d’incertitude et d’imprévisibilité, en particulier lorsque les robots accomplissent des missions en équipe.
Ces dernières années, les informaticiens ont tenté de développer des cadres et des modèles susceptibles d’améliorer la capacité des robots à résoudre efficacement des problèmes en dehors du laboratoire, où ils sont plus susceptibles de rencontrer des défis imprévus. Ces outils informatiques pourraient à terme faciliter l’adoption généralisée des robots, améliorant ainsi leur capacité à mener à bien leurs missions.
Une équipe de recherche de l’Université Johns Hopkins a récemment introduit un nouveau cadre conçu pour planifier les actions des robots au sein d’une équipe tout en tenant compte de l’incertitude dans laquelle ils évoluent. L’approche proposée, présentée dans un article pré-publié sur arXivs’appuie sur une méthode de calcul introduite pour la première fois dans l’un de leurs travaux précédents.
“La planification dans des conditions d’incertitude constitue un défi fondamental en robotique”, ont écrit Cora A. Dimmig, Kevin C. Wolfe et leurs collègues dans leur article. “Pour les équipes multi-robots, le défi est encore exacerbé, car le problème de planification peut rapidement devenir insoluble sur le plan informatique à mesure que le nombre de robots augmente. Nous proposons une nouvelle approche pour planifier dans des conditions d’incertitude en utilisant des équipes multi-robots hétérogènes.”
L’approche proposée par Dimmig, Wolfe et leurs collaborateurs s’applique à des scénarios dans lesquels différents robots d’une équipe peuvent assumer différents rôles, car tous les robots travaillent collectivement pour accomplir une mission commune à l’extérieur. Essentiellement, l’équipe introduit l’idée que certains robots, qui se déplacent à des vitesses plus élevées, pourraient agir comme des éclaireurs lors d’une mission donnée dans le monde réel, patrouillant dans des régions géographiques inconnues ou incertaines pour identifier les défis potentiels et mieux planifier les actions de tous les autres robots. .
“Cela permet d’étudier à la fois la planification visant à minimiser le risque associé à l’incertitude dans les trajectoires proposées ainsi que la planification visant à minimiser l’incertitude globale dans l’environnement”, expliquent les chercheurs dans leur article.
La méthode de planification des actions des équipes de robots introduite par Dimmig, Wolfe et leurs collègues repose sur deux approches de programmation principales, à savoir la création d’un graphe topologique dynamique et la programmation dite en nombres entiers mixtes. L’approche de l’équipe implique le déploiement de deux types différents de robots. Le premier type est chargé d’accomplir des missions, tandis que le second explore les environnements pour collecter des données et réduire l’incertitude, facilitant ainsi l’accomplissement d’une tâche.
Jusqu’à présent, les chercheurs ont évalué leur approche informatiquement sur divers scénarios possibles susceptibles d’introduire de l’incertitude lors de missions réelles. Leurs résultats étaient prometteurs, suggérant que la méthode proposée pourrait contribuer à améliorer les performances des équipes de robots sur des tâches contenant divers degrés d’incertitude.
“Nous testons notre approche dans un certain nombre de scénarios représentatifs dans lesquels l’équipe de robots doit se déplacer dans un environnement tout en minimisant la détection en présence de positions d’observateurs incertaines”, ont écrit les chercheurs. “Nous démontrons que notre approche est suffisamment maniable sur le plan informatique pour une replanification en temps réel dans des environnements changeants, qu’elle peut améliorer les performances en présence d’informations imparfaites et qu’elle peut être ajustée pour s’adapter à différents profils de risque.”
À l’avenir, la nouvelle approche développée par Dimmig, Wolfe et leurs collaborateurs pourrait être testée davantage en utilisant des robots simulés et physiques pour valider son potentiel. En outre, ces travaux récents pourraient inspirer d’autres équipes de recherche à développer des méthodes similaires pour améliorer les performances des robots dans des environnements réels complexes, facilitant ainsi leur déploiement à grande échelle.
Plus d’information:
Cora A. Dimmig et al, Planification tenant compte de l’incertitude pour les équipes de robots hétérogènes utilisant des graphiques topologiques dynamiques et une programmation à nombres entiers mixtes, arXiv (2023). DOI : 10.48550/arxiv.2310.08396
arXiv
© 2023 Réseau Science X
Citation: Une approche pour planifier les actions des équipes de robots dans des conditions incertaines (18 novembre 2023) récupéré le 20 novembre 2023 sur
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