| Titre : | Simulation des comportements des robots en essaim |
| Auteurs : | imen Guimeur, Auteur ; Naima Bahi, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 1 vol. (74 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
La robotique en essaim est un domaine émergent de la robotique, qui s’intéresse aux systèmes multi-robots auto-organisés, souvent caractérisés par de grands nombres d’unités.Actuellement, un nombre d’applications ont été établi pour répondre au besoin croissant des robots d’essaims dans notre vie quotidienne. On cite par exemple des taches dans des activités récréatives et artistiques telles que la peinture, la musique ou même la danse.On va présenter dans ce mémoire une étude typique des systèmes multi-robots, à savoir la formation de patterns. Ces derniers, sont inspirés des phénomènes importants trouvés dans les organismes vivants (tels que les animaux et les plantes), constituent un défi visant à résoudre le problème de l’organisation d’un groupe de robots en formation des patterns complets avec des formes simples telles que les hexagones, les lignes, ou la distribution uniforme.On a utilisé la conception et à la synthèse de contrôleurs pour des systèmes des robots d’essaim afin d’obtenir des formes de manière auto-organisée en peu de temps avec différents capteurs. Notre approche est inspirée de la nature, en particulier des forces bio-mécaniques impliquées dans les études des cellules internes, afin de produire efficacement des formes d’agrégations auto-organisées avec des robots. Nous avons utilisé une simulation expérimentale basée sur le simulateur ARGoS (Autonomous Robots Go Swarming). Ce simulateur nous a permis d’étudier des aspects du comportement collectifs auto-organisés. |
| Sommaire : |
Introduction générale…………………………………………………………………….....9 Chapitre 1 L’intelligence en essaim 1.1 Introduction………………………………………………………………………… ......13 1.2 Vue d'ensemble des robots en essaim………………………………………………....…13 1.3 Motivation et inspiration sociales des insectes…...………………………………….......13 1.4 Définition et Propriétés……………………………...……………………………….......15 1.4.1 Définition….………………………………………………………………....…15 1.4.2 Propriétés…………………………………………………………………....….15 1.5 Algorithmes basés sur le comportement des essaims naturels………………………....…16 1.5.1 L’optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO)…………………...…..16 1.5.2 L’optimisation par colonies de fourmis……………………………………...…17 1.6 Robotique en essaim…………………………………………………………………...…17 1.7 Définition……………………………………………………………………………...….18 1.8 Champs d'application de la robotique en essaim……………………………………..…..18 1.8.1 Les tâches couvrent une grande surface………………………………………....18 1.8.2 Tâches dangereuses pour le robot……………………………………………….19 1.8.3 Les tâches nécessitent une population d’échelle………………………………...19 1.8.4 Les tâches nécessitent une redondance………………………………………….19 1.9 Les problèmes de robotique en essaim…………………………………………………...19 1.10 Plateformes de simulation robotique en essaim…………………………………………20 1.11. Conclusion………………………………………………………………………….…..22 Chapitre 2 Patterns d’agrégation dans les systèmes robotique en essaim 2.1 Introduction………………………………………………………………………………24 2.2Agrégation dans la nature…………………………………………………………………24 2.3 Émergence de pattern d'agrégation d'essaims naturels …………………………………..24 2.4 Étude de cas: patterns de flocage………………………………………………………...25 2.4.1 Modèles sur les motifs de flocage……………………………………………...25 2.5 Patterns d'agrégation dans la robotique en essaim……………………………………….26 2.5.1 Agrégation dans la robotique en essaim……………………………………….26 2.5.2 Émergence de patterns dans l'essaim de robotique agrégée…………………...27 2.6 Approches sur les schémas d'agrégation en robotique en essaim...……………………..27 2.6.1 Méthodes à base de signal ...………………………………………………….27 2.6.2 Méthodes auto-organisées…….……………………………………………….25 2.7 Conclusion…………………………….…………………………………………..……..30 Chapitre 3 La Plateforme ARGoS 3.1 Introduction……………………………………………………………………………...32 3.2 Simulation Platform (ARGoS)…………………………………………………………..32 3.3Plusieurs moteurs physiques …………………………………………………………….32 3.3.1 L'architecture d'ARGoS………………………………………………………..32 3.3.2Plateforme robotique…………………………………………………………...34 3.4 Système de détection / activation……………………………………………………….35 3.4.1 Capteur de distance et de portée infrarouge, (range and bearing )……………..35 3.4.2 Capteurs de proximité infrarouges……………………………………………..36 3.4.3 caméra omnidirectionnelle……………………………………………………..38 3.4.4 Actionneur de roues…………………………………………………………....38 3.5 Les méthodes……………………………………………………………………….…....40 3.5.1 Le modèle viscoélastique: un modèle inspiré par la biomécanique……….…...40 Vue d'ensemble de la cellule interne Bio-mécanique…………………………….…..40 3.6 Conclusion……………………………………………………………………………….42 Chapitre 4 Le modèle viscoélastique 4.1 Introduction…………………………………………………………………………….44 4.2 Le modèle d'interaction viscoélastique des robots en essaim………………………….44 4.3 Les méthodes ………………………………………………………………………….45 4.3.1.Contrôle de proximité (PC)…………………………………………………..48 4.3.2 Contrôle répulsif (RC)……………………………………………………….49 4.3.3 Contrôle du mouvement angulaire dépendant de l'avant (FDAMC)………..51 4.4 Conclusion…………………………………………………………………………….52 Chapitre 5 Résultats 5.1 Résultats……………………………………………………………………………….54 5.A résultat avec le capteur « range and bearing » (RAB)………………………55 5.B résultat avec le capteur omnidirectionnel_camera……………………………..59 5.2 Tests…………………………………………………………………………………….63 5.3 Conclusion……………………………………………………………………………...67 Conclusion générale………………………………………………………………………..69 Bibliographie……………………………………………………………………………….71 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/499 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
