Algorithms and architecture to control the exploration of an area by a fleet of autonomous submarines
Algorithmes et architecture pour le contrôle de l’exploration d’une zone par une flotte de sous-marins autonomes
Résumé
Naval mine hunting missions consist in detecting and locating mines. To reduce human risk, this mission can be realized with an autonomous multi-robot system. However, the underwater context imposes extremely strong constraints on communications, which imply major difficulties in establishing cooperation strategies. Moreover, these missions are dynamic by nature because it is necessary to identify the detected suspicious objects. The robots must therefore react to new targets and distribute them within the fleet. Finally, there may be more than one way to achieve an objective, and specific constraints may be imposed by the operator. These elements induce complex dependencies on the tasks to achieve.
The distribution of these objectives within the system defines ``Multi-Robot Task Allocation Problems (MRTA)'' to be solved before and during the mission. Given the specificities of the mission, such as communication constraints and complex dependencies that may link tasks, solving an MRTA problem is difficult. The solution of an MRTA problem defines a plan to be executed by the robots. The execution of this plan is, however, not deterministic. Therefore, each robot must supervise the plan execution in order to detect deviations, which must be repaired to not compromise the mission. The implementation of decision, supervision, and repair algorithms that are able to meet these challenges is at the heart of our work. We propose to base these algorithms on methods mixing auction-based allocation and hierarchical planning. Finally, we leverage the rich structures used by the decision algorithm to allow robots to supervise and repair their plans.
Une mission de chasse aux mines consiste à détecter et localiser des mines, et peut être réalisée grâce au déploiement d'une flotte de robots sous-marins en coopération. Le contexte sous-marin impose cependant des contraintes sur les communications, impliquant des difficultés à l’établissement des stratégies de coopération. Par ailleurs, cette mission est par nature dynamique puisqu'il faut faire face à des aléas, par exemple la détection d'une nouvelle mine va induire de nouveaux objectifs pour le système multirobots. Enfin, il peut exister plusieurs manières de réaliser un objectif, et des contraintes spécifiques peuvent être imposées par l’opérateur. Ces éléments induisent des dépendances complexes entre les tâches à exécuter.
Les répartitions de ces objectifs au sein du système définissent des problèmes d’allocation de tâches multirobots (« Multi-Robot Task Allocation » ou MRTA) devant être résolus avant et pendant la mission. Au regard des spécificités de la mission, telles que les contraintes de communication et les dépendances complexes pouvant lier les tâches, la résolution d’un problème de MRTA est difficile. La solution d’un problème de MRTA définit un plan qui doit être exécuté par les robots. L’exécution de ce plan n’est cependant pas déterministe, chaque robot doit donc superviser l’exécution de son plan afin d’en détecter les divergences. Au même titre que l’intégration de nouveaux objectifs, ces divergences sont des aléas qu’il faut réparer afin de ne pas compromettre la mission. La mise en place d’algorithmes de décision, de supervision, et de réparation, aptes à répondre à ces défis est au coeur de nos travaux. Nous proposons d! e faire reposer ces algorithmes sur des méthodes entremêlant allocation par enchères et planification hiérarchique. Enfin, nous tirons profit des structures riches utilisées par l’algorithme de décision pour permettre aux robots de superviser et réparer leurs plans.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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