Introduction aux Systèmes Collaboratifs Multi-Agents

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Institute for Design and Control of Mechatronical Systems

Introduction aux Systèmes Collaboratifs Multi-Agents

UPJV, Département EEA

Fabio MORBIDI

Laboratoire MIS

Équipe Perception Robotique E-mail: fabio.morbidi@u-picardie.fr

Année Universitaire 2017/2018

Jeudi 13h30-17h00, Salle 8

M1 EEAII - Découverte de la Recherche (ViRob)

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Institute for Design and Control of Mechatronical Harald Kirchsteiger 2011/04

Plan du cours

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Fabio Morbidi

22 février 2018 Cours 8 mars 2018 Cours

22 mars 2018 Cours, formation des groupes (trinômes) et affectation des projets

5 avril 2017 • Présentations et rémise des rapports de projet

• Visite du laboratoire MIS

Contrôle:

1. Rapport de projet (5 pages maximum, code exclu; police 11 pts):

résumé de(s) l’article(s) lu(s) et reproduction des résultats en simulation 2. Présentation du projet (diapos): 7 min + 3 min de questions

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Plan du cours

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Fabio Morbidi

½ (note du rapport + note de la présentation) Note finale =

22 février 2018 Cours 8 mars 2018 Cours

22 mars 2018 Cours, formation des groupes (trinômes) et affectation des projets

5 avril 2017 • Présentations et rémise des rapports de projet

• Visite du laboratoire MIS

Contrôle:

1. Rapport de projet (5 pages maximum, code exclu; police 11 pts):

résumé de(s) l’article(s) lu(s) et reproduction des résultats en simulation 2. Présentation du projet (diapos): 7 min + 3 min de questions

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Bibliographie

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Recherches sur les systèmes multi-agents: très récentes

• ‘’Graph Theoretic Methods in Multiagent Networks’’, M. Mesbahi, M. Egerstedt, Princeton University Press, 2010

• ‘’Distributed Control of Robotic Networks’’, F. Bullo, J. Cortés, S. Martínez, Princeton University Press, 2009 (version électronique disponible sur: http://coordinationbook.info)

Fabio Morbidi

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Bibliographie

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• ‘’Flocking and Rendezvous in Distributed Robotics’’, B.A. Francis, M. Maggiore, SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, Springer 2016

Matériel de cours: http://home.mis.u-picardie.fr/~fabio/Teaching_DR17-18.html

Fabio Morbidi

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Systèmes Collaboratifs Multi-Agents

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Fabio Morbidi

Domaine de recherche assez varié et hétérogène :

• Automatique et theorie des systèmes

• Robotique mobile

• Télécommunications

• Informatique (systèmes embarqués)

• Mathématiques (théorie des graphes, équations différentielles)

• Réseaux complexes (par ex. Internet, réseaux sociaux, circuits électriques)

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Qu'est-ce que un système multi-agents ?

Exemples dans la nature

7 Volée d‘oiseaux

Banc de poissons

Essaim d‘abeilles Troupeau de zèbres

Fabio Morbidi

Colonie de bactéries

Colonie de fourmis

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Du point de vue de l'ingénierie …

Un système multi-agents est constitué d‘un ensemble d‘unités autonomes qui communiquent et collaborent entre eux

8

Fabio Morbidi – 8.03.12 Fabio Morbidi

Qu'est-ce que un système multi-agents ?

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Cohorte de robots mobiles

Qu'est-ce que un système multi-agents ?

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10

Réseau d’ordinateurs (Internet) Membres d’un réseau social (Facebook, Twitter, Snapchat, Tinder)

Qu'est-ce que un système multi-agents ?

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Réseau d’ordinateurs (Internet)

Générateurs d’énergie dans un réseau électrique (éoliennes, panneaux photovoltaiques, etc.)

Réseau cellulaire (téléphones port.) Membres d’un réseau social

(Facebook, Twitter, Snapchat, Tinder)

Qu'est-ce que un système multi-agents ?

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Surveillance environnementale

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Déversement de pétrole dans le Golfe du Mexique (avril 2010)

Fabio Morbidi

Emission de produits polluants dangereux

Avantages de la collaboration: exemples

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Institute for Design and Control of Mechatronical Harald Kirchsteiger 2011/04 13

Institut für Design und Regelung Mechatronischer Systeme

Réseaux de satellites

Laser Interferometer Space Antenna (LISA) Mesure des ondes gravitationnelles:

Trois satellites à une distance de 5 millions de kilomètres Terrestrial Planet Finder (TPF) – JPL/NASA

Fabio Morbidi

Avantages de la collaboration: exemples

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Cohortes de robots, systèmes auto-configurables

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Formation control EPFL

Manipulation wheeled robots Formation control quadrotors

Manipulation quadrotors Cooperative SLAM

Manipulation et transport d‘objects, cartographie

Self-reconfigurable robots

Ecran robotique (vidéo)

Fabio Morbidi

Avantages de la collaboration: exemples

Contrôle de couverture (vidéo)

500 drones Intel

Robotarium

Avec l’autorisation du GRASP Lab, Univ. Pennsylvania, EPFL, Politecnico di Torino

Flying Arena

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Échange d'informations par interaction locale

Localité dans la communication

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Localité dans la perception

Les agents partagent les informations avec les voisins à travers des canaux de communication

• Contraintes sur l‘energie: les agents peuvent communiquer directement seulement avec ceux qui sont situés à une courte distance

• Contraintes sur la bande passante: si la masse des données éxchangées simultaneament par les agents est importante, le canal de communication peut saturer

Les agents peuvent extrapoler des informations sur les autres et sur l‘environnement à travers des capteurs embarqués

• Tout capteur a une plage de mesure et une résolution limitées

Capteur de vision

Capteur de distance

(sonars, capteurs IRs, télémètres lasers)

Capteur tactile

Télémètre à un seul rayon

Fabio Morbidi

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Graphes pour la représentation des interactions

Graphe de proximité

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L‘existence d‘un arête dans le graphe indique que deux nœuds voisins (c‘est-à-dire, deux agents) sont dans les plages respectives de détection

v ₁ v ₂

v ₃ v ₄

v ₅ v ₆

v ₇ 1

2 3 4

5 7 6

Fabio Morbidi

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Algorithmes pour systèmes multi-agents

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Distribués Coopératifs

Scalables Synchrones

• Nous sommes intéressés à des algorithmes de

coordination pour systèmes multi-agents:

Baran, IEEE T. Comm. Syst. 1964

Fabio Morbidi

On étudiera les propriétés d‘un algorithme très important avec ces caractéristiques: l‘algorithme de consensus

Centralisé Decentralisé Distribué

(“Redécouvert“ en 2003)