Modèle multi-agent d'inspiration physique pour la prise de décision : Application à la conduite en convoi

Physics inspired multi-agent model for decision making : Application to vehicle platoons

• Auteur / Autrice : Baudoin Dafflon
• Direction : Franck Joseph Aimé Gechter, Juan Pablo Gruer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 30/09/2014
• Etablissement(s) : Belfort-Montbéliard
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRTES. SET - Laboratoire Systèmes et Transports / IRTES - SET
• Jury : Président / Présidente : Laurent Vercouter
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Joseph Aimé Gechter, Juan Pablo Gruer, Laurent Vercouter, Giovanna Di Marzo Serungendo, Flavien Balbo, Roland Chapuis, Vincent Chevrier, Abder Koukam
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Giovanna Di Marzo Serungendo, Flavien Balbo

Mots clés

Mots clés contrôlés

Véhicules autonomes

Mots clés libres

Véhicule autonome

Multi-agents

Prise de décision

Autonomous vehicle

Multi-agents

Decision making

Résumé

Le travail de thèse de Baudoin Dafflon se situe dans la thématique générale des systèmes auto-organisés, dans la version centrée sur les systèmes multi-agents. Ce travail repose sur l’idée que l’organisation d’un système distribué peut émerger à partir du comportement de chacune des d’entités autonomes et proactives qui le composent. L’organisation émergente satisfait l’objectif confié au système auto-organisé. Cette thèse s’est particulièrement occupé de domaines applicatifs où les systèmes auto-organisés sont formés par des entités matérielles intelligents, en général mobiles, situées dans un environnement physique relativement incertain. Ses études de cas appartiennent à la problématique de la conduite en convoi de flottes de véhicules autonomes.En particulier, B. Dafflon s’est intéressé à la prise de décision pour ce genre de systèmes. Cette question est particulièrement importante lorsque l’environnement est incertain, soit par ce que les entités autonomes en ont une connaissance imparfaite, soit par ce que des phénomènes aléatoires peuvent se produire. Dans ce cas chaque entité doit décider, de façon décentralisée quelle est la meilleure action locale à exécuter pour que l’organisation globale soit préservée. Si bien l’échange d’informations entre entités n’est pas exclu d’emblée pour ce type de systèmes, les travaux de cette Thèse ont été conduits en adoptant la contrainte de non-communication, dans le but d’explorer la portée des approches purement autonomes et locales de la prise de décision par les agents.Parmi les contributions substantielles apportées par cette thèse nous pouvons mentionner les suivants. Premièrement, la proposition d’une architecture qui sépare la fonction décision de la fonction contrôle, ce qui permet de mieux intégrer des fonctionnalités qui prennent en compte l’incertain. Un exemple dans le domaine applicatif (la conduite en convoi) serait l’évitement d’obstacles. Deuxièmement, B. Dafflon propose l’introduction d’une hiérarchie de systèmes multi-agents où la prise de décision est également envisagée comme un processus auto-organisé dans un monde virtuel d’agents. Ce monde virtuel est défini par un processus d’abstraction des informations données par les percepts des agents matériels. Finalement, cette Thèse propose des modèles d’interaction pour ces agents virtuels qui reposent sur des processus physiques (lois d’attraction-répulsion, dynamique des gazes, ...). L’intérêt en est que la décision peut être élaborée de façon calculatoire, en évaluant des indicateurs globaux inspirés des processus physiques modélisés.Les travaux présentés dans cette thèse ont été effectués et ont été financés par le projet ANR-VTT SafePlatoon.

Baudoin Dafflon’s doctoral work is placed in the general frame of self-organised systems. This kind of systems bases on the hypothesis that their organizationcan be the result of the individual behaviour of each one of the autonomous and proactive component entities. This emergent organization satisfies the objectives entrusted to the self-organizing system. This thesis is mainly directed to application domains in which the self-organizing system is composed of intelligent, frequently mobile material devices places in a physical, uncertain environment. Case-studies made included in this Thesis belong to the vehicle platoon problem.This Thesis interests mainlyto the decision-making problem of the self organizing systems of this kind. This aspect is particularly important when the system evolves in an uncertain environment. Uncertainty can be the consequence of an imperfect knowledge of the environment or because of the occurrence of unpredictable events. In those situations the autonomous entities have to decide locally about the best action to be performed in order for the global organization to be maintained. Even if information exchange among autonomous entities is not excluded a-priori, this doctoral work has been done under the restriction of non-communication, in order to investigate the reach of completely de-centralised approaches.Among the contributions of this thesis we can mention the following. Firstly, the proposal of an architecture that separates decision making and control, thereby allowing a simpler integration of uncertainty-management. An example from the application domain (vehicle platoons) is obstacle avoidance. Secondly, this thesis introduces a hierarchy of multi-agent systems such that decision-making is also conceived as a self-organized process in a virtual agent’s world. The later is built from an abstraction process based on the perceptions produced by material agents. Lastly, this thesis proposes physics-inspired interaction mechanisms for virtual agents. Those interaction models based on phenomena such as attraction-repulsion forces or gas dynamics, allow for a computational decision making process based on the laws and properties of the adopted physical models.Doctoral work presented in this Thesis has been done in the framework of the ANR-VTT project.