Les robots travaillent en équipe afin d’affiner les recherches et études et améliorer grandement nos chances d’aboutir dans nos recherches.

Effectivement, le fait de coupler des robots terriens, aériens et maritimes avec des sensibilités différentes sont une bonne idée puisqu’ils nous permettront d’avoir d’affiner nos résultats et d’avoir une vision plus globale des environnements dans lesquels ils travaillent.

Les lacunes des uns seront comblées par les domaines d’expertise des autres et cela accroitra notre efficience en plusieurs dimensions plutôt que de nous baser sur un seul type de données.

Des équipes de plusieurs robots pourraient aider à résoudre un certain nombre de problèmes complexes du monde réel, par exemple, en assistant les agents humains lors de missions de recherche et de sauvetage, en surveillant l’environnement ou en évaluant les dégâts causés par des catastrophes naturelles. Au cours des dernières années, les systèmes multi-robots se sont révélés particulièrement utiles pour résoudre des problèmes impliquant une répartition dans l’espace ou dans le temps (c’est-à-dire permettre aux agents de couvrir de grandes distances ou de surveiller des processus dans le temps).

Des chercheurs du laboratoire GRASP de l’université de Pennsylvanie ont récemment mis au point un cadre permettant à des équipes de robots de modéliser des processus environnementaux dans le temps. Ce cadre, présenté dans un article prépublié sur arXiv, pourrait permettre l’utilisation de systèmes multi-robots pour prédire l’évolution de phénomènes complexes, dynamiques et non linéaires, tels que les feux de forêt, les infestations d’insectes ou les dispersions de polluants.

« Nous proposons une stratégie couplée, dans laquelle des robots d’un certain type recueillent des mesures de haute fidélité à une échelle de temps lente et des robots d’un autre type recueillent des mesures de basse fidélité à une échelle de temps rapide, dans le but de fusionner les mesures entre elles », écrivent Tahiya Salam et M. Ani Hsieh dans leur article.

Le cadre développé par les chercheurs implique l’utilisation de deux équipes de robots ayant des modes de déplacement et des capacités de détection différents (par exemple, des robots aériens, terrestres et marins). Comme certains processus environnementaux peuvent être complexes et multidimensionnels, ces équipes de robots peuvent explorer différentes dimensions et recueillir des mesures distinctes.

Le cadre de travail des chercheurs fusionne les mesures recueillies par deux équipes distinctes de robots pour créer un modèle de processus spatio-temporels complexes et non linéaires. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour identifier les emplacements de détection optimaux pour les robots mobiles et pour prédire comment les processus environnementaux se dérouleront ou évolueront dans le temps.

« Le cadre présenté permet de découpler les modes temporels et spatiaux apparaissant dans les données », écrivent les chercheurs dans leur article. « Ce découplage est ensuite utilisé dans un cadre de répartition des tâches pour différents types de robots. Au lieu de s’appuyer sur les approches standard de répartition des tâches et des traits généralement utilisées par les cadres robotiques hétérogènes, cette approche exploite les forces uniques des robots pour accomplir conjointement une tâche. »

Salam et Hsieh ont évalué leur cadre dans une série d’expériences de réalité mixte. Tout d’abord, ils ont évalué sa capacité à prédire l’évolution d’un nuage de plasma artificiel. Pour ce faire, ils ont créé un environnement simulé qui reproduit un nuage de plasma à proximité de la Terre. Ils ont ensuite introduit quatre robots marins et deux véhicules aériens dans l’environnement simulé, qui étaient censés recueillir différentes mesures et estimations associées à l’évolution du nuage.

Les chercheurs ont utilisé leur cadre pour créer un modèle qui combine les mesures recueillies par les véhicules aériens et marins simulés. Ils ont ensuite comparé les prédictions de ce modèle à celles basées sur les mesures recueillies par un seul type de robots.

« Au départ, l’approche hétérogène proposée donne des résultats comparables à ceux obtenus en utilisant uniquement les données homogènes des véhicules marins », écrivent les chercheurs dans leur article. « Les données homogènes des véhicules aériens sont bruyantes et recueillies à une résolution spatiale bien inférieure à celle du processus réel. Lorsque le processus devient plus complexe, l’inclusion de plusieurs types de données permet à l’approche proposée de surpasser l’une ou l’autre des autres estimations. »

Pour évaluer plus précisément ses performances, les chercheurs ont évalué la capacité de leur cadre à modéliser la densité d’un nuage de plasma artificiel différent projeté à l’intérieur d’un véritable réservoir d’eau. Dans cette expérience, ils ont recueilli des mesures en utilisant trois véhicules de surface micro-autonomes (mASV) réels, un mASV simulé et deux véhicules aériens simulés.

Dans l’ensemble, les tests réalisés par Salam et Hsieh soulignent les avantages de la fusion des mesures recueillies par différents types de robots pour modéliser des processus environnementaux complexes, plutôt que d’utiliser les mesures recueillies par un seul type de robot. À l’avenir, leur cadre pourrait permettre aux scientifiques de construire des cartes ou des modèles unifiés de différents environnements, par exemple en utilisant des robots aériens et marins pour cartographier conjointement des facteurs tels que la température ou les courants océaniques.

Unir les performances de nos différents robots pour nous permettre d’avoir une analyse de l’environnement plus détaillée est un progrès nécessaire à la compréhension de ce qui nous entoure. Il ne nous manque plus qu’un robot qui sache faire tout ça à la fois afin de pouvoir être optimal et nous en sommes capable !

Quentin CLAUDEL

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Source Tech Xplore

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