L’exploration autonome d’un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approches par frontières, où des robots sont affectés à des zones inexplorées de la carte. Ces dernières sont efficaces, mais nécessitent de partager une carte et globaliser les décisions d’affectation. Les approches Brick and Mortar, quant à elles, utilisent un marquage au sol avec une prise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L’algorithme présenté ici est un compromis entre ces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proches des approches par frontières globales. Nous proposons également une étude comparative de la performance des trois différentes approches : Brick & Mortar, frontières globales et frontières locales. Notre algorithme local est également complet pour le problème d’exploration et peut être facilement distribué sur des robots avec une perte de performance mineure.
Different approaches exist for multirobot autonomous exploration. These include frontier approaches, where robots are assigned to unexplored areas of the map, which provide good performance but require sharing the map and centralizing decision-making. The Brick and Mortar approaches, on the other hand, use a ground marking with local decision-making, but give much lower performance. The algorithm presented here is a trade-off between these two approaches, allowing local decision-making and, surprisingly, performances are closed to centralized frontier approaches. We also propose a comparative study of the performance of the three different approaches : Brick & Mortar, Global Frontiers and Local Frontiers. Our local algorithm is also complete for the exploration problem and can be easily distributed on robots with a minor loss of performance.
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Keywords: multirobot, stigmergy, exploration
Nicolas Gauville 1 ; François Charpillet 2
CC-BY 4.0
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Nicolas Gauville; François Charpillet. Approche locale pour l’exploration autonome d’environnements inconnus par une flottille de robots. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, Post-actes des Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA 2018-2019-2020), Volume 3 (2022) no. 5-6, pp. 625-643. doi : 10.5802/roia.45. https://roia.centre-mersenne.org/articles/10.5802/roia.45/
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