Approches cognitive versus réactive

Commenouspouvonsleconstater,chaqueécoleprésenteàtraversses spécici-tésdescaractéristiquesintéressantes.L'avantageprincipaldel'approchecognitive est qu'elle peut intégrer plusieurs principesde haut niveau : raisonnement, com-municationdehautniveau,etc.etelles'appuiesurunemodélisationde l'environ-nement lui permettant de prendre des décisions optimales avant d'entreprendre une quelconque action.Cependant, ces avantages sont rattrapés par certains in-convénients :

 lesprincipes de haut niveau nécessitent des temps de calculsimportantset des moyens à coûts élevés,

 l'environnement d'évolution doit être modélisable. En eet, un environne-mentfortementdynamiquenécessitedesmisesàjourfréquentes cequipeut devenir rapidementingérable.

Ilreste quelesdéveloppementsréaliséssur leplantechnologiqueontengendré des avancéesintéressantes pour lesapproches cognitives, ce qui aide àsurmonter certains inconvénients liés au temps de calcul grâce à la puissance actuelle des machines. Cependant, les environnements dynamiques sont synonymes de mise à jour régulière de leurs cartes et de replanication de la nouvelle tâche du ro-botdans lenouvelenvironnement.Lareplanicationde chemins des robotsdans les problèmes de navigation est un bon exemple [Fraichard 99]. Dans les envi-ronnements fortement dynamiques, et même si certains travaux réclament avoir nettement alléger le temps de calcul [Van den Berg 05], ce dernier reste directe-mentlié àla fréquence de replanication.

Les architectures de contrôle réactives permettent d'avoir une réponse plus rapide grâce à un lien direct capteurs-actionneurs. Disposer des comportements élémentairesdans lecasdes approchescomportementalespermetde lestester in-dividuellementjusqu'àcequ'ilssoientadaptésàleurstâches(trouverlesmeilleurs gains de commande,vérier leur stabilité,etc.). La mise à jour sefait alors sim-plement en les ajoutant auxcomportementsdéjà existants.

En contrepartie, l'absence d'une représentation explicite de l'environnement et de raisonnement de haut niveau limitentleurs applicationsdans des cas com-plexes.

La gure1.16 [Arkin98], [Adouane05]compare lescaractéristiques des deux types d'architectures de contrôle. La gure 1.13 peut alors être mise à jour en rajoutant un niveau déterminant la classication des architectures de contrôle selon leur degré d'intelligence (cf.Figure 1.17).

COGNITIVE

Symbolique

REACTIVE

Réflexive

Modélisation explicite de

l’environnement

Vitesse de réponse relativement lente

dans certains environnements

Haut niveau d’intelligence

Planification sophistiquée et préalable

de la tâche

Peut tenir compte de son passé

Absence d’une modélisation explicite

Fonctionne en temps réel

Peu ou pas d’intelligence

Fonctionnement en stimulus-réponse

Pas de mémoire de son historique

Dépendance à la précision, modèle du monde complet

Vitesse de la réponse

Capacités prédictives

Figure 1.16 Contrôle cognitif versus réactif.

Architectures de contrôle

Distribuées

Centralisées

Contrôle

Organisation

Intelligence

Cognitives Réactives

Hybride

Hybride

Figure 1.17  Classication des architectures de contrôle selon leur degré d'in-telligence.

Lesavantagesdesunesetdesautresontpoussécertainsroboticiensàcombiner les deux approches : une bonne illustration des approches hybrides peut-être montréepar lestravauxréalisés dans[Ranganathan03]pour un casmono-robot, oùune architecture de contrôle combinantnavigation réactive etplanicationde trajectoire (cognitive)est présentée. Lebut est de diminuerlesinconvénientsdes deux approches. Ainsi,l'architecturetendà utiliserlaplanicationde trajectoire lemoins de tempspossible,uniquementquand le robotest incapable d'atteindre sa destination en un temps déterminé (cf. Figure 1.18). Le fonctionnement de cette architecture se faitselon 3 modes :

1. d'abord le robot fonctionne avec une approche réactive : il se déplace vers un objectif en évitantles obstacles qu'il détecte par ses capteurs,

2. si lerobotn'arrive pas àson objectif aubout d'un certaintemps PERSIS-TENCE, cela veut dire qu'il ne progresse pas. Le planicateur intervient alorsetmetenplaceunetrajectoireàsuivreetdontleboutest unpointde transitionà atteindre (une sorte d'objectif intermédiaire).Le déplacement vers cet objectif virtuel sefait en mode réactif (mode 1),

3. si les deux modes précédents échouent dans l'acheminement du robot vers sonobjectif:unplanicateurdetrajectoireplaniealorsaurobotlechemin à suivre jusqu'àl'objectif nal.

Cette méthode a donné de bons résultats: elleengage moins de moyens que l'utilisation d'une approche cognitive pure, et réussit là où l'approche réactive échoue. Si on reprend la gure (1.18), une navigation réactive pure laisse le ro-bot bloqué dans le canyon. L'ouverture est assez limitée pour être correctement détectée par ses capteurs. L'utilisationd'une navigation purement cognitive est une solutionplausible,cependant ellesera inutile endehors ducanyonvuqu'une simple navigation réactive surait pour atteindre l'objectif nal. Une planica-tion est alors entreprise uniquement pour faire sortir le robot du canyon, avant que lanavigation réactivene prenne le relais.

Beaucoup d'autres architectures ont été développées dans ce sens [Kim 03b], [Paquier 03]. Néanmoins, ilest aussi utilede bien étudierleproblème de savoirà quelmomentilfautengager uncontrôleréactifouun contrôle cognitif[Firby87], [Arkin 89], [Gat 97].

D'après ce qui précède, on a vu que les architectures de contrôle peuvent être centralisées,oudistribuées.Enfonctiondu cahierdes charges quenousnous sommes imposé (cf. Introduction générale), nous nous intéressons à la tâche de la navigation en formation de robots mobiles. Nous souhaitons une architecture de contrôle qui soit la plus distribuée possible. Aussi, le maintien de formation se ferade façon réactive. Eneet, l'architecture proposée permettra d'accomplir cette tâche sans recourir à un contrôle cognitif gourmand en calcul. Ces choix sont justiés plus en détail dans la section1.7.

Canyon disposant d’un espace

limité pour la sortie du robot

Position initiale

du robot

Navigation réactive

Navigation cognitive (planifiée)

Objectif final

Objectif virtuel intermédiaire

Figure1.18  Utilisationd'un contrôle hybride cognitif/réactifpour fairesortir lerobot du canyon.

Dans ce qui suit, nous allons alorscompléter notre état de l'art en nous inté-ressant plus précisément aux diérentes stratégies existantes dans la littérature pour accomplircette tâche de maintiende formation.