Dissertations / Theses on the topic 'Communications multi-robots'

Les environnements de l'industrie 4.0 se caractérisent par la coexistence d'un ensemble diversifié de dispositifs, notamment des capteurs, des écrans à réalité mixte, des robots, des drones et des objets intelligents. Ces systèmes doivent être capables de prendre de manière autonome les décisions critiques en temps voulu nécessaires à l'exécution de tâches complexes sans intervention humaine. Une application essentielle de l'industrie 4.0 est l'exploration et la cartographie multi-robots d'environnements inconnus, en particulier dans le cadre de missions critiques telles que la détection des dangers et la recherche et le sauvetage. Ces missions partagent le besoin d'atteindre une couverture complète de l'espace explorable dans le temps le plus court possible. Pour minimiser le temps de réalisation, les robots de la flotte doivent être capables d'échanger des informations sur l'environnement de manière fiable entre eux. Cependant, les algorithmes d'exploration et de cartographie existants souffrent d'inexactitudes et d'inefficacités en raison de leur manque de connaissance contextuelle de leur environnement, notamment en termes de communications, de leur manque de flexibilité et d'adaptabilité à l'environnement, et donc, de l'ajout d'un retard inutile à la mission en cours. Dans cette thèse, nous étudions l'impact de la connaissance des communications sur la performance des expéditions d'exploration et de cartographie multi-robots, en termes de temps de réalisation. Nous évaluons les recherches existantes dans ce domaine et démontrons l'impact de la non prise en compte des problèmes de communication lors de la conception de tels algorithmes. À partir de là, nous proposons Atlas, un algorithme d'exploration et de cartographie qui prend en compte de manière native la perte de paquets, avec un taux d'achèvement de 100 % même avec des taux de remise de paquets (PDR) aussi bas que 0,1. Cependant, Atlas ne peut pas, à lui seul, gérer les scénarios où la connectivité est complètement perdue. Cela ajoute également un retard important à l'achèvement de la mission, car les paquets perdus sont retransmis périodiquement jusqu'à ce qu'ils soient reçus. Une solution est le placement de relais. La plupart des recherches sur le placement de relais pour les expéditions multi-robots tendent à se répartir en deux catégories. Premièrement, le placement des relais en fonction de la communication, basé sur l'indicateur de force du signal reçu (RSSI) initial, est utilisé. Cependant, cela nécessite l'exécution d'une mission complète avant l'exploration pour trouver la position optimale des relais à placer. Deuxièmement, il faut maintenir une distance (spécifiée avant la mission) entre les relais et les robots d'exploration. Ces méthodes augmentent le temps nécessaire à l'exécution de la mission. La question de recherche devient : comment placer les relais pour maintenir une communication aussi fiable que possible, et aussi dynamiquement tout au long de la mission d'exploration sans connaissance préalable de l'environnement, de manière à réduire le retard de l'exploration et le temps de cartographie pour l'achèvement. Nous résolvons ce problème en proposant le "Connectivity Aware Relay Algorithm'' (CARA), un algorithme dynamique de placement de relais sensible au contexte qui ne nécessite aucune connaissance préalable de l'environnement. Nous avons développé un simulateur open-source pour les expéditions multi-robots que nous avons utilisé pour tester les deux algorithmes contre les algorithmes de pointe. L'utilisation d'Atlas et de CARA permet de réaliser une expédition multi-robot dynamique et contextuelle qui construit de manière autonome une carte d'un environnement totalement inconnu, tout en plaçant dynamiquement des relais lorsque cela est nécessaire pour maintenir la connectivité, qui surpasse les algorithmes de pointe, en termes de temps de réalisation, d'un facteur 10<br>Industry 4.0 environments are characterized by the coexistence of a diverse set of devices, including sensors, mixed-reality displays, robots, drones, and smart objects. These systems must be capable of autonomously taking critical in-time decisions necessary to perform complex tasks without human input. One essential application for Industry 4.0 is multi-robot exploration and mapping of unknown environments, especially in critical missions such as hazard detection and search and rescue. These missions share the need to reach full coverage of the explorable space in the shortest time possible. To minimize completion time, robots in the fleet must be able to exchange information about the environment reliably with one another. However, existing exploration and mapping algorithms suffer from inaccuracies and inefficiencies due to their lack of contextual awareness of their surroundings, especially in terms of communications, lacking flexibility and adaptability to the environment, and hence, adding unnecessary delay to the mission at hand. In this thesis, we investigate the impact of communication awareness on the performance of multi-robot exploration and mapping expeditions, in terms of time to completion. We evaluate existing research in the field and demonstrate the impact of not considering communication impairments when designing such algorithms. From there, we propose Atlas, an exploration and mapping algorithm that natively takes packet loss into account, with a 100% completion ratio even with Packet Delivery Ratios (PDRs) as low as 0.1. However, Atlas on its own cannot handle scenarios where connectivity is completely lost. It also adds a significant delay to the completion of the mission, as lost packets keep getting re-transmitted periodically until they are received. One solution is relay placement. Most research on relay placement for multi-robot expeditions tend to fall into two categories. First, communication-aware relay placement based on initial Received Signal Strength Indicator (RSSI) is used. However, this requires running a full mission prior to the exploration to find the optimal position for the relays to be placed. Second, maintaining a distance (specified prior to the mission) between relays and exploration robots. These methods add to the time it takes to complete the mission. The research question becomes how can we place relays to maintain communication as reliable as possible, and also dynamically throughout the exploration mission without prior knowledge of the environment, in a way that reduces delay to the exploration and mapping time to completion. We solve this by proposing ``Connectivity Aware Relay Algorithm'' (CARA), a dynamic context-aware relay placement algorithm that does not require any prior knowledge of the environment. We developed an open-source simulator for multi-robot expeditions which we used to test both algorithms against state-of-the-art algorithms. Using both Atlas and CARA results in a dynamic context-aware multi-robot expedition that autonomously builds a map of a fully unknown environment, while dynamically placing relays when needed to maintain connectivity that outperforms state-of-the-art algorithms, in terms of time to completion, by a factor of 10

Wireless inter-robot communication enables robot teams to cooperatively solve complex problems that cannot be addressed by a single robot. Applications for cooperative robot teams include search and rescue, exploration and surveillance. Communication is one of the most important components in future autonomous robot systems and is essential for core functions such as inter-robot coordination, neighbour discovery and cooperative control algorithms. In environments where communication infrastructure does not exist, decentralised multi-hop networks can be constructed using only the radios on-board each robot. These are known as wireless mesh networks (WMNs). However existing WMNs have limited capacity to support even small robot teams. There is a need for WMNs where links act like dedicated point-to-point connections such as in wired networks. Addressing this problem requires a fundamentally new approach to WMN construction and this thesis is the first comprehensive study in the multi-robot literature to address these challenges. In this thesis, we propose a new class of communication systems called zero mutual interference (ZMI) networks that are able to emulate the point-to-point properties of a wired network over a WMN implementation. We instantiate the ZMI network using a multi-radio multi-channel architecture that autonomously adapts its topology and channel allocations such that all network edges communicate at the full capacity of the radio hardware. We implement the ZMI network on a 100-radio testbed with up to 20-individual nodes and verify its theoretical properties. Mobile robot experiments also demonstrate these properties are practically achievable. The results are an encouraging indication that the ZMI network approach can facilitate the communication demands of large cooperative robot teams deployed in practical problems such as data pipe-lining, decentralised optimisation, decentralised data fusion and sensor networks.

En raison de la complexité des tâches robotiques, la coopération entre des entités ou sites constituant un système coopératif multi-robot ne peut être efficace que si les interactions sont gérées par un système de communication adapte. Le travail présenté dans cette thèse porte essentiellement sur l'aspect logiciel de la communication dans un environnement multi-robot. Pour permettre de dégager la problématique de la communication dans ce cadre, les notions essentielles à la description d'une tache robotique sont d'abord mises en évidence. Les concepts permettant d'exprimer la communication, la synchronisation des activités des sites (c'est-à-dire les processus) ainsi que d'autres aspects inhérents a la coopération sont examinés et des solutions proposées. L’étude des interactions entre les différents processus, dont l'activation en fonction des requêtes est représentée par une hiérarchie de processus, permet de définir la fonction de communication d'un site ainsi qu'un modèle de communication dynamique. Celui-ci est caractérisé par le fait que les communications ne sont assujetties ni à une connaissance préalable du nombre des sites, ni à celle de leur identité. L’architecture logicielle du système de communication est ensuite proposée; la fonction de communication étant, au niveau de chaque site, réalisée par une interface qui gère les communications inter-sites et une autre les communications intra-site. Pour la réalisation dans l'environnement lcoop, le logiciel est, en raison de la structure physique actuelle, conçu comme un seul programme ada

Many robotic systems are remotely operated nowadays that require uninterrupted connection and safe mission planning. Such systems are commonly found in military drones, search and rescue operations, mining robotics, agriculture, and environmental monitoring. Different robotic systems may employ disparate communication modalities such as radio network, visible light communication, satellite, infrared, Wi-Fi. However, in an autonomous mission where the robots are expected to be interconnected, communication constrained environment frequently arises due to the out of range problem or unavailability of the signal. Furthermore, several automated projects (building construction, assembly line) do not guarantee uninterrupted communication, and a safe project plan is required that optimizes collision risks, cost, and duration. In this thesis, we propose four pronged approaches to alleviate some of these issues: 1) Communication aware world mapping; 2) Communication preserving using the Line-of-Sight (LoS); 3) Communication aware safe planning; and 4) Multi-Objective motion planning for navigation. First, we focus on developing a communication aware world map that integrates traditional world models with the planning of multi-robot placement. Our proposed communication map selects the optimal placement of a chain of intermediate relay vehicles in order to maximize communication quality to a remote unit. We also vi propose an algorithm to build a min-Arborescence tree when there are multiple remote units to be served. Second, in communication denied environments, we use Line-of-Sight (LoS) to establish communication between mobile robots, control their movements and relay information to other autonomous units. We formulate and study the complexity of a multi-robot relay network positioning problem and propose approximation algorithms that restore visibility based connectivity through the relocation of one or more robots. Third, we develop a framework to quantify the safety score of a fully automated robotic mission where the coexistence of human and robot may pose a collision risk. A number of alternate mission plans are analyzed using motion planning algorithms to select the safest one. Finally, an efficient multi-objective optimization based path planning for the robots is developed to deal with several Pareto optimal cost attributes.

Most of the theoretical foundations which have contributed to shape Artificial Intelligence (AI) as we know it come from the last century. The technological advancement of the last decades however, mainly in the form of faster parallel computation, larger memory units, and Big Data, has dramatically increased the popularity of AI within the research community. Far from being only a pure object of research, AI has been successful in many fields of applications, and it has become deeply integrated into our daily experiences. We live in a society in which on-demand content suggestions are tailored for each customer, where it is possible to order products online by chatting with bots. Smart devices adapts to the owner behavior, the stock exchange brokers are algorithm based on predictive models, and the computers are able to discover new medicines and new materials. Despite the amount of knowledge acquired on AI, there are still many aspects of it that we do not fully understand, such as the interplays within multiple autonomous agents scenarios, in which AIs learn and interact in a shared environment, while possibly being subjected to different goals. In these scenarios the communication and the regulation of the autonomous agents are both extremely relevant aspects. In this work we analyze in which way the language expressiveness affect how agents learn to communicate, to which extent the learned communication is affected by the scenario, and how to allow them to learn the optimal one. We then investigate which communication strategies might be developed in different scenarios when driven by the individual goal, which might lead to improved equality in a cooperative scenario, or more inequality in a competitive one. Another aspect that we consider is the ethics of multiple agents, to which we contribute by proposing a way to discourage unethical behaviors without disabling them, but instead enforcing a set of flexible rules to guide the agents learning. AI success can be determined by its ability to adapt, which is an aspect that we consider in this work, relatively to the adaptation of autonomous soft robotic agents. Soft robots are a new generation of nature-inspired robots more versatile and adaptable than the ones made of rigid joints, but the design and the control of soft robots can not be easily done manually. To this extent we investigate the possibility of mimicking the evolution of biological beings, by adopting evolutionary meta-heuristics for optimizing these robots. Specifically we propose to evolve a control algorithm that leverages the body complexity inherent to the soft robots through sensory data collected from the environment. Considering the problem of designing adaptable soft robots, we propose an approach that allows to automatically synthesize robotic agents for solving different tasks, without needing to know them in advance. Agent-based scenarios are powerful research tools that can be adopted also for approximating the behavior of biological actors. Based on this possibility, we propose a model for the assessment of the publishing system indicators, which are currently used to evaluate authors and journals.

Dans la communauté robotique aérienne, un croissant intérêt pour les systèmes multirobot (SMR) est apparu ces dernières années. Cela a été motivé par i) les progrès technologiques, tels que de meilleures capacités de traitement à bord des robots et des performances de communication plus élevées, et ii) les résultats prometteurs du déploiement de SMR tels que l’augmentation de la zone de couverture en un minimum de temps. Le développement d’une flotte de véhicules aériens sans pilote (UAV: Unmanned Aerial Vehicle) et de véhicules aériens de petite taille (MAV: Micro Aerial Vehicle) a ouvert la voie à de nouvelles applications à grande échelle nécessitant les caractéristiques de tel système de systèmes dans des domaines tels que la sécurité, la surveillance des catastrophes et des inondations, la recherche et le sauvetage, l’inspection des infrastructures, et ainsi de suite. De telles applications nécessitent que les robots identifient leur environnement et se localisent. Ces tâches fondamentales peuvent être assurées par la mission d’exploration. Dans ce contexte, cette thèse aborde l’exploration coopérative d’un environnement inconnu en utilisant une équipe de drones avec vision intégrée. Nous avons proposé un système multi-robot où le but est de choisir des régions spécifiques de l’environnement à explorer et à cartographier simultanément par chaque robot de manière optimisée, afin de réduire le temps d’exploration et, par conséquent, la consommation d’énergie. Chaque UAV est capable d’effectuer une localisation et une cartographie simultanées (SLAM: Simultaneous Localization And Mapping) à l’aide d’un capteur visuel comme principale modalité de perception. Pour explorer les régions inconnues, les cibles – choisies parmi les points frontières situés entre les zones libres et les zones inconnues – sont assignées aux robots en considérant un compromis entre l’exploration rapide et l’obtention d’une carte détaillée. À des fins de prise de décision, les UAVs échangent habituellement une copie de leur carte locale, mais la nouveauté dans ce travail est d’échanger les points frontières de cette carte, ce qui permet d’économiser la bande passante de communication. L’un des points les plus difficiles du SMR est la communication inter-robot. Nous étudions cette partie sous les aspects topologiques et typologiques. Nous proposons également des stratégies pour faire face à l’abandon ou à l’échec de la communication. Des validations basées sur des simulations étendues et des bancs d’essai sont présentées<br>In the aerial robotic community, a growing interest for Multi-Robot Systems (MRS) appeared in the last years. This is thanks to i) the technological advances, such as better onboard processing capabilities and higher communication performances, and ii) the promising results of MRS deployment, such as increased area coverage in minimum time. The development of highly efficient and affordable fleet of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Micro Aerial Vehicles (MAVs) of small size has paved the way to new large-scale applications, that demand such System of Systems (SoS) features in areas like security, disaster surveillance, inundation monitoring, search and rescue, infrastructure inspection, and so on. Such applications require the robots to identify their environment and localize themselves. These fundamental tasks can be ensured by the exploration mission. In this context, this thesis addresses the cooperative exploration of an unknown environment sensed by a team of UAVs with embedded vision. We propose a multi-robot framework where the key problem is to cooperatively choose specific regions of the environment to be simultaneously explored and mapped by each robot in an optimized manner in order to reduce exploration time and, consequently, energy consumption. Each UAV is able to performSimultaneous Localization And Mapping (SLAM) with a visual sensor as the main input sensor. To explore the unknown regions, the targets – selected from the computed frontier points lying between free and unknown areas – are assigned to robots by considering a trade-off between fast exploration and getting detailed grid maps. For the sake of decision making, UAVs usually exchange a copy of their local map; however, the novelty in this work is to exchange map frontier points instead, which allow to save communication bandwidth. One of the most challenging points in MRS is the inter-robot communication. We study this part in both topological and typological aspects. We also propose some strategies to cope with communication drop-out or failure. Validations based on extensive simulations and testbeds are presented

Les Systèmes Multi-Agents (SMA) ont gagné en popularité en raison de leur vaste gamme d'applications. Les SMA sont utilisés pour atteindre des objectifs complexes qui ne pourraient être atteints par un seul agent. La communication et l'échange d'informations entre les agents d'un SMA sont essentiels pour contrôler son comportement coopératif. Les agents partagent leurs informations avec leurs voisins pour atteindre un objectif commun, ils n'ont donc pas besoin d'unité centrale de surveillance. Cependant, la communication entre les agents est soumise à diverses contraintes pratiques. Ces contraintes incluent des périodes d'échantillonnage irrégulières et asynchrones et la disponibilité d'états partiels uniquement. Ces contraintes posent des défis théoriques et pratiques importants. Dans cette thèse, nous étudions deux problèmes fondamentaux liés au contrôle coopératif distribué, à savoir le consensus et le contrôle de formation pour un SMA à double intégrateur sous ces contraintes. On considère que chaque agent du réseau ne peut mesurer et transmettre son état de position qu'à des instants d'échantillonnage non uniformes et asynchrones. De plus, la vitesse et l'accélération ne sont pas disponibles. Dans un premier temps, nous étudions le problème du contrôle distribué du suivi de consensus. Un algorithme de suivi de leader basé sur l'observateur à temps discret continu est proposé. L'observateur estime la position et la vitesse de l'agent et de son voisin en temps continu à partir des données de position échantillonnées disponibles. Ces états estimés sont ensuite utilisés pour le calcul de l'entrée de commande. Les scénarios de topologie fixe et de topologie commutée sont discutés. Deuxièmement, un protocole de suivi de formation distribué basé sur le consensus est conçu pour réaliser des modèles de formation fixes et variant dans le temps. Le problème d'évitement de collision est également étudié dans cette thèse. Un mécanisme d'évitement de collision basé sur la fonction de potentiel artificiel (APF) est incorporé à l'algorithme de suivi de formation pour empêcher les collisions entre les agents tout en convergeant vers la position souhaitée. Enfin, les algorithmes proposés sont appliqués sur un réseau multi-robots, composé de robots à entraînement différentiel utilisant Robot Operating System (ROS). Un nouveau schéma est proposé pour faire face aux contraintes non holonomiques du robot. L'efficacité des algorithmes sont démontrées à la fois par des résultats de simulation et des expérimentations<br>Multi-agent systems (MAS) have gained much popularity due to their vast range of applications. MAS is deployed to achieve more complex goals which could not be realized by a single agent alone. Communication and information exchange among the agents in a MAS is crucial to control its cooperative behavior. Agents share their information with their neighbors to reach a common objective, thus do not require any central monitoring unit. However, the communication among the agents is subject to various practical constraints. These constraints include irregular and asynchronous sampling periods and the availability of partial states only. Such constraints pose significant theoretical and practical challenges. In this thesis, we investigate two fundamental problems related to distributed cooperative control, namely consensus and formation control, of double-integrator MAS under these constraints. It is considered that each agent in the network can measure and transmit its position state only at nonuniform and asynchronous sampling instants. Moreover, the velocity and acceleration are not available. First, we study the problem of distributed control of leader-following consensus. A continuous-discrete time observer based leader-following algorithm is proposed. The observer estimates the position and velocity of the agent and its neighbor in continuous time from the available sampled position data. Then these estimated states are used for the computation of the control input. Both fixed and switching topology scenarios are discussed. Secondly, a consensus based distributed formation tracking protocol is designed to achieve both fixed and time-varying formation patterns. Collision avoidance problem is also studied in this thesis. An Artificial Potential Function (APF) based collision avoidance mechanism is incorporated with the formation tracking algorithm to prevent collisions between the agents while converging to a desired position. Finally, the proposed algorithms are applied on a multi-robot network, consisting of differential drive robots using Robot Operating System (ROS). A new scheme is proposed to deal with nonholonomic constraints of the robot. Efficiency of the designed algorithms and their effectiveness in real world applications are shown through both simulation and hardware results

Si l'utilisation d'un véhicule autonome présente un intérêt certain, l'utilisation simultanée de plusieurs robots, potentiellement différents permet d'améliorer la qualité des acquisitions et la rapidité avec lesquelles elles sont effectuées. Le déploiement de plateformes multi-capteurs sous-entend donc qu'il est nécessaire de mettre en œuvre une commande et une stratégie de commande coordonnée de la formation. Les difficultés de localisation et de communication rendent d'emblée la tâche difficile. Dès lors, il n'est plus concevable de mettre en œuvre une flottille d'engins autonomes sans avoir testé au préalable la faisabilité de la mission, le comportement logico-temporel du contrôleur des engins, l'efficacité des algorithmes employés et le bon fonctionnement de tous les sous-systèmes. Ceci est d'autant plus vrai lorsque les engins sont hétérogènes, proviennent d'organisations ou d'institutions différentes et sont rassemblés pour l'accomplissement d'une mission commune.<br />La complexité des architectures de contrôle d'une part et les difficultés soulevées par le choix de stratégies de contrôle multi-véhicules d'autre part, rendent nécessaires la création de nouveaux outils de simulation permettant de tester et valider lois de commande et architectures de contrôle tout en détectant les inconsistances préliminaires des scenarios envisagés. L'objet de cette thèse est donc l'étude d'un outil de simulation collaboratif appelé THETIS.<br />Il s'agit d'un simulateur conçu avant tout pour aborder les problèmes liés au contexte de la flottille. Il est multi-véhicules hétérogènes puisqu'il permet de simuler par exemple, un scenario dans lequel un AUV (Autonomous Underwater Vehicle) et un ASV (Autonomous Surface Vehicle) interviennent simultanément. Les véhicules peuvent communiquer entre eux au sein de la simulation et les contraintes liées au milieu de propagation (interférences, bande passante, atténuation...) d'une part et à l'utilisation de matériel spécifique (temps de réveil, conflit émission/réception...) d'autre part sont prises en compte. L'architecture du simulateur est ouverte pour faciliter l'intégration et la mise à disposition pour tous, du travail de modélisation des différentes équipes possédant des compétences propres, tout en favorisant la réutilisabilité et la modularité de ces modèles. La capacité du système proposé à réaliser des simulations Hardware-In-The-Loop permet de tester et valider le comportement temporel du contrôleur. Par ailleurs ce simulateur est distribué afin de pouvoir étendre dynamiquement la puissance de calcul nécessitée par l'augmentation du nombre de véhicules et/ou la complexification des modèles, tout en respectant les contraintes temps-réel et le découplage temporel entre la commande et l'évolution des modèles dynamiques.<br />THETIS est donc un des seuls outils à l'heure actuelle répondant aux contraintes liées au contexte de la simulation de robots marins en flottille. Nous présentons des tests préliminaires mettant en œuvre un AUV de classe Taipan (développée au LIRMM en France) d'une part et un ASV Charlie (développé par l'ISSIA en Italie) d'autre part qui possèdent des architectures de contrôle différentes, et démontrons ainsi la faisabilité et la validité de notre approche.

Design, production and development of individual mini/micro robots and then formation of their cooperative colony are the main topics of this thesis. The produced mini/micro robots are as small and light as possible. In addition, they are multifunctional (programmable), flexible and intelligent while maintaining a very low production cost. Mini/micro robots, called MinT-DB series are able to communicate with each other to work cooperatively. Moreover, these robots can be the basis for the future studies considering the application of artificial intelligence and modeling of live colonies in the nature. Traditional design, production and assembly techniques have been used widely up to now. However, none of them were related with the mini/micro scale. Therefore, this thesis can help people in understanding the difficulties of the design, production, and assembly of the mini/micro systems under the light of the reported science. In this thesis, instead of examining a specific application field of mini/micro robotic systems, a technology demonstrative work is carried out. Therefore, this thesis contributes to the mini/micro robotic technology, which is also very new and popular in today&amp<br>#8217<br>s world, with the robots having the dimensions of 7.5x6x6 cm.

Les besoins concernant l’autonomie et la flexibilité sont grandissants. Les systèmes de contrôle et d’information se doivent d’être de plus en plus génériques, adaptables et autonomes afin d’augmenter au mieux la valeur ajoutée d’un groupe travaillant dans différents secteurs comme l’aéronautique, l’aérospatiale, l’automobile, le ferroviaire, la robotique, la gestion ou l’aide à la décision. Cette thèse propose un modèle de système auto-adaptatif et défend le fait qu’une entité autonome adaptative fonctionne selon une boucle systémique à organisation complexe, en évoluant dans un environnement non stable. Ces recherches se basent sur l’informatique avec notamment les systèmes multi-agents et la robotique, les neurosciences et la composition du système nerveux, les systèmes complexes, ainsi que la psychanalyse pour toute la modélisation de l’appareil psychique humain. La solution proposée est un système auto-adaptatif pour le contrôle de groupes d’entités hétérogènes. Ce système est un planificateur dynamique de processus qui permet la programmation par morphologie en se basant sur des liaisons entre des connaissances et des objectifs en général complètement intégrés dans ces liaisons. Les expérimentations ont montré que le système s’organise de bonne manière afin de respecter les objectifs par entités ou par groupes. Elles ont aussi montré que le système est totalement générique dans le cas où l’ontologie et les objectifs sont modifiés. Ce système auto-adaptatif permet de prendre en compte de manière différente la plupart des problématiques du traitement de l’information en ce qui concerne les logiciels de prise de décision, les systèmes d’exploitation, la robotique, mais aussi d’amener de nouveaux outils pour l’étude du comportement humain dans différents milieux. Un point essentiel de ce système est qu’il constitue une base computationnelle de la conscience artificielle qui permettra d’évoluer vers un système informationnel homogène générant des représentations pour son compte et complètement adapté à l’environnement de communication humain.

Les systèmes robotiques modulaires (MRS) font aujourd’hui l’objet de recherches très actives. Ils ont la capacité de changer la perspective des systèmes robotiques, passant de machines conçues pour effectuer certaines tâches à des outils polyvalents capables d'accomplir presque toutes les tâches. Ils sont utilisés dans un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance, les missions de sauvetage, l'exploration spatiale, les tâches militaires, etc. Constamment, MRS est constitué de "modules" allant de quelques à plusieurs centaines, voire milliers. Chaque module implique des actionneurs, des capteurs, des capacités de calcul et de communication. Habituellement, ces systèmes sont homogènes où tous les modules sont identiques ; cependant, il pourrait y avoir des systèmes hétérogènes contenant différents modules pour maximiser la polyvalence. L’un des avantages de ces systèmes est leur capacité à fonctionner dans des environnements difficiles dans lesquels les schémas de travail contemporains avec intervention humaine sont risqués, inefficaces et parfois irréalisables. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la robotique modulaire auto-reconfigurable. Dans de tels systèmes, il utilise un ensemble de détecteurs afin de détecter en permanence son environnement, de localiser sa propre position, puis de se transformer en une forme spécifique pour effectuer les tâches requises. Par conséquent, MRS est confronté à trois défis majeurs. Premièrement, il offre une grande quantité de données collectées qui surchargent la mémoire de stockage du robot. Deuxièmement, cela génère des données redondantes qui compliquent la prise de décision concernant la prochaine morphologie du contrôleur. Troisièmement, le processus d'auto-reconfiguration nécessite une communication massive entre les modules pour atteindre la morphologie cible et prend un temps de traitement important pour auto-reconfigurer le robot. Par conséquent, les stratégies des chercheurs visent souvent à minimiser la quantité de données collectées par les modules sans perte considérable de fidélité. Le but de cette réduction est d'abord d'économiser de l'espace de stockage dans le MRS, puis de faciliter l'analyse des données et la prise de décision sur la morphologie à utiliser ensuite afin de s'adapter aux nouvelles circonstances et d'effectuer de nouvelles tâches. Dans cette thèse, nous proposons un mécanisme efficace de traitement de données et de prise de décision auto-reconfigurable dédié aux systèmes robotiques modulaires. Plus spécifiquement, nous nous concentrons sur la réduction du stockage de données, la prise de décision d'auto-reconfiguration et la gestion efficace des communications entre les modules des MRS dans le but principal d'assurer un processus d'auto-reconfiguration rapide<br>Modular robotic systems (MRSs) have become a highly active research today. It has the ability to change the perspective of robotic systems from machines designed to do certain tasks to multipurpose tools capable of accomplishing almost any task. They are used in a wide range of applications, including reconnaissance, rescue missions, space exploration, military task, etc. Constantly, MRS is built of “modules” from a few to several hundreds or even thousands. Each module involves actuators, sensors, computational, and communicational capabilities. Usually, these systems are homogeneous where all the modules are identical; however, there could be heterogeneous systems that contain different modules to maximize versatility. One of the advantages of these systems is their ability to operate in harsh environments in which contemporary human-in-the-loop working schemes are risky, inefficient and sometimes infeasible. In this thesis, we are interested in self-reconfigurable modular robotics. In such systems, it uses a set of detectors in order to continuously sense its surroundings, locate its own position, and then transform to a specific shape to perform the required tasks. Consequently, MRS faces three major challenges. First, it offers a great amount of collected data that overloads the memory storage of the robot. Second it generates redundant data which complicates the decision making about the next morphology in the controller. Third, the self reconfiguration process necessitates massive communication between the modules to reach the target morphology and takes a significant processing time to self-reconfigure the robotic. Therefore, researchers’ strategies are often targeted to minimize the amount of data collected by the modules without considerable loss in fidelity. The goal of this reduction is first to save the storage space in the MRS, and then to facilitate analyzing data and making decision about what morphology to use next in order to adapt to new circumstances and perform new tasks. In this thesis, we propose an efficient mechanism for data processing and self-reconfigurable decision-making dedicated to modular robotic systems. More specifically, we focus on data storage reduction, self-reconfiguration decision-making, and efficient communication management between modules in MRSs with the main goal of ensuring fast self-reconfiguration process

Une application multi-robots peut être vue comme une population d'agents plus ou moins intelligents coopérant à la réalisation d'une mission. L’examen des problèmes de mise en œuvre de ces agents dans un environnement temps-réel, et des solutions permettant de les résoudre, constitue le centre d'intérêt de cette étude. Nous analysons dans un premier temps quelques architectures de commande de systèmes robotiques, ainsi que les modèles objets et acteurs et quelques-unes de leurs extensions ; et nous montrons l'adéquation de l'approche objet/acteur au problème de contrôle/commande des systèmes robotiques. Nous proposons alors un modèle de représentation des agents de commande (agent exécutif), ainsi que des modèles de communication et de synchronisation alliant asynchronisme et réactivité. Ces modèles prennent en compte la nécessité de transparence des interactions entre agents aux réseaux de communication, au système d'exploitation, et à l'hétérogénéité éventuelle des langages et des machines. Ces différents modèles sont intégrés dans un micro-noyau pouvant équiper toute machine temps-réel ou non. Ce dernier est composé de quatre couches hiérarchiques, dont la plus basse représente l'interface avec le système d'exploitation et la machine, et la plus haute représente une extension du langage objet, utilisé pour l'implantation du micro-noyau, en un langage objet intégrant le parallélisme, la distribution et la communication asynchrone. Une maquette de ce micro-noyau a été réalisée en C++ et a conduit à une extension de ce langage (C++a) et un environnement d'accueil d'applications robotiques basé sur les notions définies est proposé.

Doutoramento em Engenharia Electrotécnica<br>Interest on using teams of mobile robots has been growing, due to their potential to cooperate for diverse purposes, such as rescue, de-mining, surveillance or even games such as robotic soccer. These applications require a real-time middleware and wireless communication protocol that can support an efficient and timely fusion of the perception data from different robots as well as the development of coordinated behaviours. Coordinating several autonomous robots towards achieving a common goal is currently a topic of high interest, which can be found in many application domains. Despite these different application domains, the technical problem of building an infrastructure to support the integration of the distributed perception and subsequent coordinated action is similar. This problem becomes tougher with stronger system dynamics, e.g., when the robots move faster or interact with fast objects, leading to tighter real-time constraints. This thesis work addressed computing architectures and wireless communication protocols to support efficient information sharing and coordination strategies taking into account the real-time nature of robot activities. The thesis makes two main claims. Firstly, we claim that despite the use of a wireless communication protocol that includes arbitration mechanisms, the self-organization of the team communications in a dynamic round that also accounts for variable team membership, effectively reduces collisions within the team, independently of its current composition, significantly improving the quality of the communications. We will validate this claim in terms of packet losses and communication latency. We show how such self-organization of the communications can be achieved in an efficient way with the Reconfigurable and Adaptive TDMA protocol. Secondly, we claim that the development of distributed perception, cooperation and coordinated action for teams of mobile robots can be simplified by using a shared memory middleware that replicates in each cooperating robot all necessary remote data, the Real-Time Database (RTDB) middleware. These remote data copies, which are updated in the background by the selforganizing communications protocol, are extended with age information automatically computed by the middleware and are locally accessible through fast primitives. We validate our claim showing a parsimonious use of the communication medium, improved timing information with respect to the shared data and the simplicity of use and effectiveness of the proposed middleware shown in several use cases, reinforced with a reasonable impact in the Middle Size League of RoboCup.<br>O interesse na utilização de equipas multi-robô tem vindo a crescer, devido ao seu potencial para cooperarem na resolução de vários problemas, tais como salvamento, desminagem, vigilância e até futebol robótico. Estas aplicações requerem uma infraestrutura de comunicação sem fios, em tempo real, suportando a fusão eficiente e atempada dos dados sensoriais de diferentes robôs bem como o desenvolvimento de comportamentos coordenados. A coordenação de vários robôs autónomos com vista a um dado objectivo é actualmente um tópico que suscita grande interesse, e que pode ser encontrado em muitos domínios de aplicação. Apesar das diferenças entre domínios de aplicação, o problema técnico de construir uma infraestrutura para suportar a integração da percepção distribuída e das acções coordenadas é similar. O problema torna-se mais difícil à medida que o dinamismo dos robôs se acentua, por exemplo, no caso de se moverem mais rápido, ou de interagirem com objectos que se movimentam rapidamente, dando origem a restrições de tempo-real mais apertadas. Este trabalho centrou-se no desenvolvimento de arquitecturas computacionais e protocolos de comunicação sem fios para suporte à partilha de informação e à realização de acções coordenadas, levando em consideração as restrições de tempo-real. A tese apresenta duas afirmações principais. Em primeiro lugar, apesar do uso de um protocolo de comunicação sem fios que inclui mecanismos de arbitragem, a auto-organização das comunicações reduz as colisões na equipa, independentemente da sua composição em cada momento. Esta afirmação é validada em termos de perda de pacotes e latência da comunicação. Mostra-se também como a auto-organização das comunicações pode ser atingida através da utilização de um protocolo TDMA reconfigurável e adaptável sem sincronização de relógio. A segunda afirmação propõe a utilização de um sistema de memória partilhada, com replicação nos diferentes robôs, para suportar o desenvolvimento de mecanismos de percepção distribuída, fusão sensorial, cooperação e coordenação numa equipa de robôs. O sistema concreto que foi desenvolvido é designado como Base de Dados de Tempo Real (RTDB). Os dados remotos, que são actualizados de forma transparente pelo sistema de comunicações auto-organizado, são estendidos com a respectiva idade e são disponibilizados localmente a cada robô através de primitivas de acesso eficientes. A RTDB facilita a utilização parcimoniosa da rede e bem como a manutenção de informação temporal rigorosa. A simplicidade da integração da RTDB para diferentes aplicações permitiu a sua efectiva utilização em diferentes projectos, nomeadamente no âmbito do RoboCup.