Contribution à l’Optimisation d’un Comportement Collectif pour un Groupe de Robots Autonomes

Résumé

Cette thèse étudie le domaine de la robotique collective, et plus particulièrement les problèmes d'optimisation des systèmes multirobots dans le cadre de l'exploration, de la planification de trajectoires et de la coordination. Elle inclut deux contributions. La première est l'utilisation de l'algorithme d'optimisation des papillon (BOA : Butterfly Optimization Algorithm) pour résoudre le problème d'exploration de zone inconnue avec des contraintes d'énergie dans des environnements dynamiques. A notre connaissance, cet algorithme n'a jamais été utilisé pour résoudre des problèmes de robotique auparavant. Nous avons également proposé une nouvelle version de cet algorithme appelée xBOA basée sur l'opérateur de croisement pour améliorer la diversité des solutions candidates et accélérer la convergence de l'algorithme. La deuxième contribution présenté dans cette thèse est le développement d'une nouvelle plateforme de simulation pour l'analyse comparative de problèmes incrémentaux en robotique tels que les tâches d'exploration. La plateforme est conçue de manière à être générique pour comparer rapidement différentes métaheuristiques avec un minimum de modifications, et pour s'adapter facilement aux scénarios mono et multirobots. De plus, elle offre aux chercheurs des outils pour automatiser leurs expériences et générer des visuels, ce qui leur permettra de se concentrer sur des tâches plus importantes telles que la modélisation de nouveaux algorithmes. Nous avons mené une série d'expériences qui ont montré des résultats prometteurs et nous ont permis de valider notre approche et notre modélisation.

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