Année de production
2022
© Cyril FRÉSILLON / ISIR / CNRS Images
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Robots mobiles lors d'une expérience de robotique en essaim. Durant une tâche de phototaxie, ces robots doivent s’agréger dans la zone lumineuse. En cas de collision, ils sont programmés pour faire face à l’obstacle ou s’aligner. Ces deux règles simples leur permettent de réussir une tâche complexe : ils évitent les murs et les autres robots grâce au comportement d’alignement et, une fois dans la zone lumineuse, ils s'arrêtent en faisant face aux autres robots. Il n’y a donc pas besoin de programmer un comportement d’arrêt. Durant une première phase d’observation, les trajectoires de robots ont été analysées pour comprendre les causes physiques de leurs comportements. Cette seconde phase permet de tester et d’améliorer les algorithmes d’apprentissage social. Grâce à ces algorithmes, chaque robot développe une stratégie pour atteindre efficacement son but, en prenant en compte les paramètres physiques préalablement observés. L’objectif est d’atteindre un phénomène d’auto-organisation, où la somme des décisions individuelles développe un comportement organisé à l’échelle du groupe sans avoir recours à un contrôleur global.
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2022
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