Thèse soutenue

Commande coopérative des sytèmes multi-agents avec contraintes de communication

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Auteur / Autrice : Lara Brinon Arranz
Direction : Carlos Canudas-de-Wit
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et technologie industrielles
Date : Soutenance le 18/11/2011
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique
Jury : Président / Présidente : Mazen Alamir
Examinateurs / Examinatrices : Carlos Canudas-de-Wit, Alexandre Seuret, Vincent Rigaud, Pascal Morin, Florence Druart, Bas Van aarle
Rapporteurs / Rapporteuses : Wilfrid Perruquetti, Rodolphe Sepulchre, Christian Degache

Mots clés

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Résumé

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Cette thèse concerne le contrôle coopératif de systèmes multi-agents. Ce sujet a été largement étudié dans la littérature récente en raison de son grand nombre d'applications. Cette thèse propose de nouvelles conceptions de stratégies de contrôle collaboratif afin de réaliser une mission d'exploration sous-marine. En particulier, l'objectif final est de diriger une flotte de véhicules autonomes sous-marins, équipés de capteurs appropriés, jusqu'à l'emplacement d'une source de température, de polluants ou d'eau douce. Dans cette situation, il est pertinent de considérer les contraintes de communication entre véhicules qui sont décrites au moyen de graphe de communication. Les premières contributions traitent du développement de commandes de formation qui stabilisent la flotte vers des formations variant dans le temps, et qui, de plus, distribuent uniformément les véhicules le long de la formation. Enfin, le problème de recherche est abordée par l'interprétation de la flotte de véhicules comme un réseau mobile de capteurs. En particulier, il est démontré que les mesures recueillies par la flotte de véhicules permet d'estimer le gradient de concentration de la quantité d'intérêt. Suivant cette idée, un algorithme distribué basé sur des algorithmes de consensus est proposé d'estimer la direction du gradient d'une distribution du signal.