Introduction à la robotique en essaim

Interagir, comprendre et ensuite réagir à la situation sont quelques-unes des plus grandes caractéristiques des humains et ce sont les choses qui font de nous ce que nous sommes. Nous sommes nés pour vivre dans une société sociale et nous avons toujours su de nous que nous sommes la créature sociale la plus bien élevée connue depuis la création de cette planète.

La culture sociale et l'interaction les uns avec les autres pour aider à atteindre un objectif commun ne se trouvent pas seulement chez les humains mais aussi dans d'autres espèces de cette planète comme un troupeau d'oiseaux ou de poissons ou d'abeilles, tout ce qu'ils ont en commun. un comportement collectif. Lorsque les oiseaux migrent, on les voit souvent, ils sont dans un groupe qui est dirigé par le membre principal de leur groupe et tous les suivent et leur groupe est conçu dans des formes géométriques particulières bien qu'ils n'aient aucun sens des formes et des figures et aussi le groupe est fait de telle sorte que les membres seniors du groupe soient sur les limites tandis que les jeunes ou les nouveau-nés sont au centre.

Les mêmes caractéristiques se retrouvent chez les fourmis de feu, ces fourmis sont un peu différentes des autres espèces de fourmis et sont surtout connues pour leur comportement de groupe, elles construisent ensemble, elles mangent ensemble et elles défendent leurs colonies des proies ensemble, fondamentalement elles savent ils peuvent accomplir davantage lorsqu'ils sont en groupe. Une étude récente était en cours sur le comportement de groupe de ces fourmis, dans laquelle il a été constaté qu'elles étaient capables de créer des structures solides chaque fois que nécessaire, par exemple pour créer un petit pont à traverser.

Le comportement collectif de ces animaux sociaux et de ces insectes les aide à faire plus malgré toutes leurs contraintes. Les chercheurs ont démontré que les individus de ces groupes n'ont pas besoin de représentation ou de connaissances sophistiquées pour produire des comportements aussi complexes. Chez les insectes sociaux, les animaux et les oiseaux, les individus ne sont pas informés du statut global de la colonie. La connaissance de l'essaim est répartie dans tous les agents, où un individu n'est pas en mesure d'accomplir sa tâche sans le reste de l'essaim. Et si cette détection collective pouvait être intégrée à un groupe de robots? C'est ce qu'est la robotique en essaim et nous en apprendrons plus à ce sujet dans cet article .

Les robots faisant partie d'un essaim

Notre environnement dans lequel nous vivons est très inspirant pour nous, beaucoup d'entre nous s'inspirent pour leur travail de la nature et de l'environnement, des inventeurs célèbres comme Léonard de Vinci l'ont très bien fait et peuvent être vus dans ses créations dans le monde d'aujourd'hui. font également fonctionner le même processus pour nous pour résoudre les problèmes de conception et d'ingénierie, comme le nez des trains à grande vitesse est inspiré du bec du martin-pêcheur afin qu'il ait plus de vitesse et soit plus économe en énergie et produit relativement moins de bruit lors de son passage les tunnels et il y a un terme inventé pour cela et c'est connu sous le nom de biomimétisme.

Donc, pour résoudre les tâches complexes où l'intervention humaine est difficile et a une plus grande complexité de ce qui doit être plus qu'un simple robot moyen comme certains cas d'utilisation où un bâtiment s'est effondré à cause d'un tremblement de terre et que les gens sont déprimés sous le béton, certainement ce problème nécessite une sorte de robot qui peut exécuter plusieurs tâches à la fois et suffisamment petit pour traverser le béton et aide à obtenir les informations sur l'existence humaine en premier lieu, alors qu'est-ce qui vous vient à l'esprit, un groupe de petits robots qui sont petits assez et de manière autonome, créent leur propre chemin et obtiennent les informations et cela imite certainement le genre d'essaim d'insectes ou de mouches et donc où la robotique en essaim vient en premier lieu et voici la plus formelle. Robotique en essaimest un domaine de la multi-robotique dans lequel un grand nombre de robots sont coordonnés de manière distribuée et décentralisée. il repose sur l'utilisation de règles locales, de petits robots simples inspirés du comportement collectif des insectes sociaux afin qu'un grand nombre de robots simples puissent surpasser une tâche complexe de manière plus efficace qu'un seul robot, donnant robustesse et flexibilité au groupe.

Les organisations et les groupes émergent des interactions entre les individus et entre les individus et le milieu environnant, ces interactions sont dispersées dans toute la colonie et ainsi la colonie peut résoudre des tâches difficiles à résoudre par un seul individu, ce qui signifie travailler vers un objectif commun.

Comment Swarm Robotics s'inspire des insectes sociaux

Les systèmes multi-robotiques conservent certaines des caractéristiques des insectes sociaux comme la robustesse, l'essaim de robots peut fonctionner même si certains des individus échouent, ou s'il y a des perturbations dans l'environnement environnant; flexibilité, l'essaim est capable de créer différentes solutions pour différentes tâches et est capable de changer chaque rôle de robot en fonction du besoin du moment. Évolutivité, l'essaim de robots est capable de travailler dans différentes tailles de groupe, de quelques individus à des milliers d'entre eux.

Caractéristiques de l'essaim de robots

Comme dit l'essaim robotique simple acquiert une caractéristique des insectes sociaux qui sont énumérés comme suit

1. L'essaim de robots doit être autonome, capable de détecter et d'agir dans un environnement réel.

2. Le nombre de robots dans un essaim doit être suffisamment grand pour soutenir chacune de leurs tâches en tant que groupe qu'ils doivent effectuer.

3. Il devrait y avoir une homogénéité dans l'essaim, il peut y avoir différents groupes dans l'essaim mais ils ne devraient pas être trop nombreux.

4. Un seul robot de l'essaim doit être incapable et inefficace par rapport à son objectif principal, c'est-à-dire qu'il doit collaborer pour réussir et améliorer les performances.

5. Tous les robots doivent avoir uniquement des capacités de détection et de communication locales avec le partenaire voisin de l'essaim, cela garantit que la coordination de l'essaim est distribuée et que l'évolutivité devient l'une des propriétés du système.

Systèmes multi-robotiques et robotique en essaim

La robotique Swarm fait partie du système multi-robotique et en tant que groupe, ils ont certaines caractéristiques à leurs multiples axes qui définissent leur comportement de groupe

Taille collective: La taille collective est le SIZE-INF qui est N >> 1 qui est opposé au SIZE-LIM, où le nombre de N de robot est inférieur à leur taille d'environnement respective dans laquelle ils sont placés.

Portée de communication: La portée de communication est COM-NEAR, de sorte que les robots ne peuvent communiquer qu'avec les robots qui sont suffisamment proches.

Topologie de communication: La topologie de communication pour les robots dans l'essaim serait généralement TOP-GRAPH, les robots sont liés dans une topologie graphique générale.

Bande passante de communication: la bande passante de communication est BAND-MOTION, le coût de communication entre les deux robots est le même que le déplacement des robots entre les emplacements.

Reconfigrabilité collective: La reconfigurabilité collective est généralement ARR-COMM, il s'agit d'un arrangement coordonné avec les membres qui communiquent, mais cela pourrait aussi être ARR-DYN, c'est-à-dire l'arrangement dynamique, les positions peuvent changer de manière aléatoire.

Capacité de processus: La capacité de processus est PROC-TME, où le modèle de calcul est un équivalent de machine de réglage.

Composition collective: La composition collective est CMP-HOM, ce qui signifie que les robots sont homogènes.

Avantages des systèmes multi-robotiques par rapport à un seul robot

• Parallélisme des tâches: nous savons tous que les tâches peuvent être décomposables, et nous sommes tous conscients de la méthode de développement agile, donc en utilisant le parallélisme, les groupes peuvent faire pour exécuter la tâche plus efficacement.
• Activation des tâches: un groupe est plus puissant qu'un seul et il en va de même pour la robotique en essaim, où un groupe de robots peut faire effectuer une tâche à une tâche impossible pour un seul robot.
• Distribution dans la détection: comme l'essaim a une détection collective, il a donc une plage de détection plus large que la portée d'un seul robot.
• Distribution en action: un groupe de robots peut actionner différentes actions à différents endroits en même temps.
• Tolérance aux pannes: l'échec d'un seul robot au sein d'un essaim de robots au sein d'un groupe n'implique pas que la tâche échouera ou ne pourra pas être accomplie.

Plateformes expérimentales en Swarm Robotics

Il existe différentes plates-formes expérimentales utilisées pour la robotique en essaim qui implique l'utilisation de différentes plates-formes expérimentales et de différents simulateurs robotiques pour stimuler l'environnement de la robotique en essaim sans le matériel réel nécessaire.

1. Plates-formes robotiques

Différentes plates-formes robotiques sont utilisées dans différentes expériences de robotique en essaim dans différents laboratoires

(i) Swarmbot

Capteurs utilisés: il dispose de divers capteurs pour aider le bot, notamment des capteurs de portée et une caméra.

Mouvement: Il utilise des roues pour passer de l'un à l'autre.

Développé par: Il est développé par Rice University, USA

Description: SwarmBot est une plateforme robotique en essaim développée pour la recherche par l'Université Rice. Il peut fonctionner de manière autonome pendant environ 3 heures d'une seule charge, ces robots sont également auto-activés pour se trouver et se connecter à des stations de charge placées sur les murs.

(ii) Kobot

Capteurs utilisés: Il s'agit de l'utilisation du capteur de distance, des capteurs de vision et de la boussole.

Mouvement: il utilise des roues pour leur mouvement

Développé par: Il est développé dans le laboratoire de recherche KOVAN de l'Université technique du Moyen-Orient, en Turquie.

Description: Kobot est spécialement conçu pour la recherche en robotique en essaim. Il est composé de plusieurs capteurs qui en font une plate-forme idéale pour effectuer diverses situations robotiques en essaim telles que le mouvement coordonné. Il peut fonctionner de manière autonome pendant 10 heures sur une seule charge. Il comprend également une batterie remplaçable qui doit être rechargée manuellement et il est principalement utilisé dans la mise en œuvre de scénarios auto-organisés.

(iii) S-bot

Capteurs utilisés: Il utilise divers capteurs pour faire fonctionner les choses comme des capteurs de lumière, IR, position, force, vitesse, température, humidité, accélération et un micro.

Mouvement: Il utilise des arbres attachés à sa base pour ses mouvements.

Développé par: Il est développé par l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suisse.

Description: S-bot est l'une des nombreuses plates-formes robotiques d'essaims compétentes et substantielles jamais construites. il a une conception de pince unique capable de saisir des objets et d'autres s-bots. En outre, ils peuvent s'entraîner environ 1 heure avec une seule charge.

(iv) Robot Jasmine

Capteurs utilisés: Il utilise des capteurs de distance et de lumière.

Développé par: Il est développé par l'Université de Stuttgart, en Allemagne.

Mouvement: Il fait son mouvement sur les roues.

Description: Les robots mobiles Jasmine sont des plates-formes robotiques en essaim qui sont utilisées dans de nombreuses recherches robotiques en essaim.

(v) Rondelle électronique

Capteurs utilisés: Il utilise une variété de capteurs tels que la distance, la caméra, le relèvement, l'accélération et un micro.

Développé par: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suisse

Mouvement: il est basé sur le mouvement de la roue.

Description: E-puck est principalement conçu à des fins éducatives et est l'un des robots les plus réussis. Cependant, en raison de sa simplicité, il est également souvent utilisé dans la recherche en robotique en essaim. Il dispose de batteries remplaçables par l'utilisateur avec un temps de travail de 2 à 4 heures.

(vi) Kilobot

Capteurs utilisés: Il utilise une combinaison de capteurs de distance et de lumière.

Développé par: Harvard University, USA

Mouvement: Il utilise les vibrations du système pour le mouvement du corps du système.

Description: Kilobot est une plate-forme robotique en essaim modérément récente avec une fonction unique de charge de groupe et de programmation de groupe. En raison de sa simplicité et de sa faible consommation d'énergie, il a une disponibilité allant jusqu'à 24 heures. Les robots sont chargés manuellement en groupes dans une station de charge spéciale.

2. Simulateurs

Les simulateurs robotiques résolvent le problème du matériel nécessaire au travail de test de la crédibilité des robots dans les paramètres d'environnement réel simulés artificiellement.

Il existe de nombreux simulateurs robotiques utilisables pour des expériences multi-robotiques, et plus spécifiquement pour les expériences robotiques en essaim et tous diffèrent par leurs aspects techniques mais aussi par la licence et le coût. Certains des simulateurs pour les robots d'essaim et les plates-formes multi-robotiques sont les suivants:

• SwarmBot3D: SwarmBot3D est un simulateur pour la multi-robotique mais conçu spécifiquement pour le robot S-Bot du projet SwarmBot.
• Microsoft Robotics Studio: Le studio robotique est un simulateur développé par Microsoft. Il permet la simulation multi-robotique et nécessite la plate-forme Windows pour fonctionner.
• Webots: Webots est un simulateur mobile réaliste qui permet des simulations multi-robots, avec des modèles déjà construits des vrais robots. Il peut simuler des collisions réelles en appliquant la physique du monde réel. Cependant, ses performances diminuent lorsqu'on travaille avec plus que des robots, ce qui rend les simulations avec un grand nombre de robots difficiles.
• Player / stage / Gazebo: Player / stage / Gazebo est un simulateur open source avec des capacités multi-robotiques et un large éventail de robots et de capteurs disponibles prêts à l'emploi. Il peut bien gérer les simulations des expériences de robotique en essaim dans un environnement 2D avec de très bons résultats. La taille de la population dans l'environnement peut évoluer jusqu'à 1000 robots simples en temps réel.

Algorithmes et techniques utilisés pour diverses tâches dans Swarm Robotics

Ici, nous allons explorer les différentes techniques utilisées en robotique en essaim pour diverses tâches simples telles que l'agrégation, la dispersion, etc.

Agrégation: L' agrégation consiste à rassembler tous les robots et c'est une étape vraiment importante et initiale dans d'autres étapes complexes telles que la formation de modèles, l'auto-assemblage, l'échange d'informations et les mouvements collectifs. Un robot utilise ses capteurs tels que des capteurs de proximité et un microphone qui utilise des mécanismes d'échange de sons à l'aide de l'actionneur tel que des haut-parleurs. Les capteurs aident un seul bot à trouver le robot le plus proche qui s'avère également être le centre du groupe, où le bot doit se concentrer uniquement sur l'autre bot qui est au centre du groupe et atteindre vers lui et le même processus est suivi de tous les membres de l'essaim qui leur permettent de tout agréger.

Dispersion: lorsque les robots sont agrégés en un seul endroit, l'étape suivante consiste à les disperser dans l'environnement où ils travaillent comme un seul membre de l'essaim, ce qui aide également à l'exploration de l'environnement que chaque robot de l'essaim fonctionne. comme un capteur unique lorsqu'il reste à explorer. Divers algorithmes ont été proposés et utilisés pour la dispersion des robots, l'une des approches comprend l'algorithme de champ potentiel pour la dispersion des robots dans lequel les robots sont repoussés par les obstacles et d'autres robots qui permettent à l'environnement d'essaim de se disperser linéairement.

L'une des autres approches implique la dispersion basée sur la lecture des signaux d'intensité sans fil, les signaux d'intensité sans fil permettent aux robots de se disperser à l'insu de leurs voisins les plus proches, ils captent simplement les intensités sans fil et les organisent afin de les disperser dans l'environnement environnant.

Formation de modèles: La formation de modèles en robotique en essaim est une caractéristique majeure de leur comportement collectif, ces modèles peuvent être très utiles lorsqu'un problème doit être résolu, ce qui implique que tout le groupe travaille ensemble. Dans la formation de modèles, les bots créent une forme globale en modifiant la partie des robots individuels où chaque bot n'a que des informations locales.

Un essaim de robots forme une structure avec une forme définie interne et externe. Les règles qui font s'agréger la particule / les robots dans la formation souhaitée sont locales, mais une forme globale émerge, sans avoir aucune information globale par rapport à un membre individuel de l'essaim. L'algorithme utilise des ressorts virtuels entre les particules voisines, en tenant compte du nombre de voisins qu'elles ont.

Mouvement collectif: quelle est la signification d'une équipe si tous ne peuvent résoudre le problème ensemble et que c'est la meilleure partie d'un essaim? Le mouvement collectif est une façon de laisser coordonner un groupe de robots et de les faire bouger ensemble en tant que groupe de manière cohérente. C'est un moyen basique de faire certaines tâches collectives et peut être classé en deux types de formation et de flocage.

Il existe de nombreuses méthodes de mouvement collectif mais seules celles permettant une évolutivité avec un nombre croissant de robots sont préoccupantes où chaque robot reconnaît la position relative de son voisin et réagit avec des forces respectives qui pourraient être attractives ou répulsives pour former des structures de mouvements collectifs.

Répartition des tâches: la répartition des tâches est un domaine problématique de la robotique en essaim sur la base de la division du travail. Cependant, il existe différentes méthodes utilisées pour la division du travail, l'une d'entre elles est que chaque robot garderait une observation sur les tâches des autres robots et conserverait l'historique pour le même et plus tard, il peut changer son propre comportement pour se mettre en forme dans la tâche cette méthode est basée sur la communication de potins et a sûrement ses avantages de meilleures performances, mais en même temps, elle a un inconvénient: en raison de sa robustesse limitée et de la perte de paquets pendant la communication, elle s'avère moins évolutive. Dans l'autre méthode, les tâches sont annoncées par certains robots et un certain nombre d'autres robots les assistent simultanément, c'est une méthode simple et réactive.

Recherche d'une source: La robotique Swarm réussit très bien dans la tâche de recherche de source, en particulier lorsque la source de recherche est complexe comme en cas de son ou d'odeur. La recherche par la robotique en essaim se fait de deux manières, l'une est globale, l'autre est locale, et la différence entre les deux est la communication. L'un avec la communication globale entre les robots dans laquelle les robots sont capables de trouver la source maximale globale. L'autre est limité à la seule communication locale entre les robots pour trouver les maxima locaux.

Transport d'objets: Les fourmis ont un transport collectif d'objets où une fourmi individuelle attend l'autre partenaire pour la coopération si l'objet à transporter est trop lourd. Sous les mêmes robots légers, l'essaim fait fonctionner les choses de la même manière où chaque robot a l'avantage d'obtenir la coopération des autres robots pour le transport des objets. Les S-bots offrent une excellente plate-forme pour résoudre le problème du transport où ils s'auto-assemblent pour coopérer et leur algorithme évolue si l'objet à transporter est lourd.

L'autre méthode est le transport collectif d'objets où les objets sont collectés et stockés pour un transport ultérieur, ici les robots ont deux tâches différentes - collecter les objets et les placer dans un chariot, et déplacer collectivement le chariot transportant ces objets.

Cartographie collective: La cartographie collective est utilisée pour l'exploration et la cartographie des grandes zones intérieures à l'aide d'un grand nombre de robots.

Dans une méthode, la cartographie est effectuée par les deux groupes de deux robots, qui échangent des informations pour fusionner les cartes. L'autre méthode est basée sur le rôle dans laquelle le robot peut assumer l'un des deux rôles qui sont en mouvement ou marquant qu'ils peuvent échanger contre le mouvement de l'essaim. Aussi, les robots ont une certaine estimation de leur position donc doivent une estimation de l'emplacement des autres robots afin de construire une carte collective.

L'application du monde réel de Swarm Robotics

Bien que la recherche approfondie sur la robotique en essaim ait commencé vers 2012 jusqu'à présent, elle n'a pas abouti à l'application commerciale du monde réel, elle est utilisée à des fins médicales mais pas à cette grande échelle et est toujours en cours de test. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles cette technologie ne sort pas commercialement.

Conception d'algorithme pour l'individu et le global: Le comportement collectif de l'essaim vient de l'individu qui nécessite de concevoir un seul robot et son comportement, et il n'existe actuellement aucune méthode pour passer du comportement individuel au comportement de groupe.

Essais et mise en œuvre: exigences étendues pour les laboratoires et l'infrastructure pour un développement ultérieur.

Analyse et modélisation: Les diverses tâches de base effectuées en robotique en essaim suggèrent que celles-ci ne sont pas linéaires et que la construction des modèles mathématiques pour leur travail est donc assez difficile.

Outre ces défis, il existe d'autres défis de sécurité pour l'individu et l'essaim en raison de leur conception simple

(i) Capture physique des robots.

(ii) Identité de l'individu dans l'essaim, que le robot doit savoir s'il interagit avec un robot de son essaim ou un autre essaim.

(iii) Attaques de communication contre l'individu et l'essaim.

L'objectif principal de la robotique en essaim est de couvrir une vaste région où les robots pourraient se disperser et effectuer leurs tâches respectives. Ils sont utiles pour détecter les événements dangereux tels que les fuites, les mines terrestres, etc. et le principal avantage d'un réseau de capteurs distribué et mobile est qu'il peut détecter la vaste zone et même agir dessus.

Les applications de la robotique en essaim sont très prometteuses mais il reste encore un besoin pour son développement à la fois dans la partie algorithmique et modélisation.