Écosystème opérateur-essaim pour une intervention en cas d'urgence

Un exemple d’application qui pourrait tirer avantage d’essaims de robots est la recherche et le sauvetage de victimes, quand les robots doivent couvrir une vaste région. Un seul véhicule aérien sans pilote (unmanned aerial vehicle — UAV) nécessite une grande autonomie et une puissance de traitement considérable pour analyser les images du terrain. Toutefois, la répartition de la tâche entre plusieurs UAV nécessite moins de ressources à chaque robot. De plus, plusieurs zones peuvent être explorées simultanément. Les avantages d’un système décentralisé peuvent être encore plus évidents lorsqu’on considère un essaim hétérogène. Par exemple, les plateformes de robots volants ont généralement une possibilité d’intervention limitée. Cependant, un essaim peut être divisé en sous-essaims en fonction d’attributs particuliers (comme un groupe de robots équipés de caméras, de processeurs plus puissants ou de capacités de mémoire plus élevées) et de tâches spécifiques afin de mieux exploiter les ressources disponibles.

Les essaims robotiques déployés sur le terrain utilisent des paradigmes communs : pas de rôles prédéfinis et un contrôle basé sur des interactions locales. Pour un système en essaim, en particulier avec des membres hétérogènes, la communication, la gestion de son entourage et le partage des données doivent être réimplémentés pour chaque plate-forme et chaque expérience. C’est pourquoi nous avons développé une infrastructure logicielle optimisée et spécialisée, suffisamment souple pour que les chercheurs en robotique ne se sentent pas contraints, tout en augmentant leur efficacité de développement.

En outre, dans des missions critiques, comme les interventions d’urgence, le nombre d’unités et la capacité de réorganisation des essaims présentent le grand avantage de pouvoir faire face aux pannes de robots, mais non sans impact sur le plan de l’efficacité ou du potentiel des essaims. Cependant, si un mécanisme de détection de pannes est disponible, comme un simple système de surveillance des batteries, chaque robot peut avertir les autres de sa défaillance imminente et télécharger toutes ses données locales et ses variables d’état sur l’essaim.

Nous avons présenté ROSBuzz, l’implémentation ROS de la Machine Virtuelle Buzz (BVM). Bien plus qu’un adaptateur ou une façade, il permet une programmation rapide basée sur un script de comportements complexes, une transposition de script transparente sur différents équipements, et, surtout, un flux de conception cohérent, de la simulation au déploiement sur le terrain. Pour répondre aux besoins de partage de données de ces scénarios d’application, nous avons développé une stratégie pour le téléchargement de données étiquetées sur un essaim (SOUL). Les principaux défis de SOUL sont de faire face aux topologies de réseau dynamiques, d’optimiser la fragmentation et la reconstruction des données, et d’optimiser la distribution des datagrammes (blocs de données injectées).