Cοοrdinatiοn d'une flοtte hétérοgène de rοbοts pοur la récοlte d'infοrmatiοn dans un envirοnnement incοnnu

Coordination of a heterogeneous fleet of robots for information gathering in an unknown environment

• Auteur / Autrice : Alvin Gandois
• Direction : Abdel-Illah Mouaddib, Ayman Al Falou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/12/2024
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Mathématiques, Information, Ingénierie des Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherche en informatique, image et instrumentation de Caen
• Partenaire(s) de recherche : Établissement co-accrédité : Université de Caen Normandie
• Jury : Président / Présidente : Régis Sabbadin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Régis Sabbadin, François Charpillet, Aurélie Beynier, Simon Le Gloannec
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : François Charpillet, Aurélie Beynier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux de capteurs (technologie)

Markov, Processus de

Intelligence artificielle répartie

Information

Récolte

Mots clés libres

Robots hétérogènes

Processus Décisionnels de Markov

Information Gathering

Multi-Agent systems

Heterogeneous robots

Markov Decision Process

Résumé

Dans cette thèse, nous étudions le problème de la récolte d'information dans un environnement inconnu et partiellement observable avec des agents hétérogènes. Nous considérons un environnement composé de différents points d'intérêt, avec pour objectif de coordonner des agents hétérogènes dans le but de récolter de l'information sur ces points d'intérêt. L'hétérogénéité des agents peut apparaître sous différentes formes : plusieurs agents ayant des capacités d'observation différentes, des capacités d'embarquement différentes, des ressources différentes, ou bien un seul agent embarquant plusieurs capteurs hétérogènes. Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle de récolte d'information avec plusieurs agents hétérogènes dans un environnement partiellement observable mais topologiquement connu. Ce modèle, que nous avons nommé Meta-MDP, est basé sur les processus décisionnels de Markov, et fonctionne en deux parties : premièrement, pour chaque agent et chaque point d'intérêt, nous calculons une politique pour récolter de l'information sur ce point. Ensuite, nous calculons une politique d'allocation des points d'intérêts aux agents de manière à optimiser la récolte d'information sur le long terme. Nous avons ensuite étendu ce modèle au cas où nous avons un agent embarquant plusieurs capteurs hétérogènes (typiquement un capteur laser et une caméra) dans un environnement inconnu dans le but de construire une carte de l'environnement tout en récoltant de l'information sur les éventuels points d'intérêt.

In this thesis, we study the problem of information gathering in an unknown and partially observable environment with heterogeneous agents. We consider an environment containing a set of interest points, with the objective of coordinating heterogeneous agents in order to gather information on these points. The heterogeneity of the agents can manifest in various ways: multiple agents with different observation capacities, different transport capabilities, varying resources, or a single agent equipped with multiple heterogeneous sensors. We started by proposing a model to gather information with multiple heterogeneous agents in a partially observable yet topologically known environment. This model, which we have named Meta-MDP, is based on Markov decision processes and operates in two stages: first, for each agent and each interest point, we calculate a policy to gather information on that particular point. Then, we compute a policy for allocating interest points to agents in a way that optimizes long-term information gathering. Then, we extended this model to the case where a single agent, equipped with multiple heterogeneous sensors (typically a laser sensor and a camera), operates in an unknown environment with the goal of building a map of the environment while simultaneously gathering information on potential interest points.