Brevet FR3101553A1 — publié le 20210409

Dispositif pour divertir, ou interagir avec des humains dans un jeu de simulation de combat, de type jeu laser. L’invention concerne un dispositif permettant à un humain de jouer seul ou en groupe, avec ou contre, un ou des robots mobiles et autonomes. Le dispositif est constitué d’au moins un robot mobile, autonome par sa capacité à : - se déplacer et tirer, - utiliser une représentation virtuelle de son environnement, et éventuellement générer cette représentation localement si nécessaire - établir une tactique cohérente par rapport à un scenario pré-établi qui lui est communiqué, mettre à jour cette tactique au cours du jeu si besoin - exécuter des actions de jeu seul ou en groupe (en essaim) afin de réaliser le scenario défini - négocier avec d’autres robots, ou humains, afin d’établir une tactique commune ; - définir ou redéfinir le scenario en observant le comportement réel des joueurs humains de son équipe, ou adverses, afin de recalculer la tactique optimale (donc sans négociation) Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Robot mobile autonome pour jeu laser La présente invention concerne un dispositif destiné au divertissement et / ou à interagir avec des humains dans un jeu de simulation de combat, type : jeu laser (« laser-game ») ou équivalent, comme par exemple : cache-cache, « paint-ball », recherche d’un objet caché... L’invention réside dans le fait que ce dispositif est un robot mobile autonome, à savoir qui est capable de réaliser de manière autonome tout ou partie des actions de jeu réalisées actuellement par un humain, notamment se déplacer, tirer... Et ce robot mobile autonome, dit ‘robot mobile autonome pour jeu laser’ ou simplement ‘robot évolue dans un environnement où se trouvent des joueurs humains. Le robot mobile autonome pour jeu laser interagit donc avec des humains, c’est un ‘co-bot’. Le robot mobile autonome pour jeu laser peut être intégré à une équipe d’humain, et / ou une équipe adverse. Le robot mobile autonome pour jeu laser agit seul, et plus fréquemment en groupe, en essaim. L’environnement, notamment l’aire de jeu, est en général fixe et connu à l’avance par le robot Alternativement, il est possible que le robot découvre l’aire de jeu, au cours du jeu. De même, les équipes sont en général connues à l’avance par le robot ; alternativement, il est possible que le nombre d’adversaire, voire d’alliés, ne soit pas défini au début du jeu, et que le robot ait la capacité à détecter les autres joueurs, les classifier, et puisse intégrer ces informations au cours du jeu. Actuellement les jeux laser (ou également le ‘paint-ball’) sont pratiqués par deux équipes de joueurs humains, de 3 à 15 joueurs, en intérieur ou en extérieur. Il existe un grand nombre de scénarios, ou missions à réaliser, qui sont soit proposées par des fabricants de matériels, soit décrites lors des nombreuses compétitions du domaine. Dans les jeux laser, il existe déjà des dispositifs automatiques, par exemple : les grenades, fixées sur un élément du décor, et dont le déclenchement est automatique à intervalle régulier prédéfini, ou bien dont le déclenchement est réalisé en tirant dessus (avec ou sans temporisation après ce tir). Par ailleurs, lors de compétition robotique, des robots télécommandés disposant d’un dispositif de tir (laser ou infra-rouge) ont été utilisés. Le résultat était décevant, pour plusieurs raisons, d’une part la précision de commande à distance du robot par la télécommande était imprécis et peu ergonomique, d’autre part le robot lui-même avait un dispositif de visée instable, ce qui aboutissait à des jeux trop longs et ennuyeux, même à courte distance, et même si les robots étaient fixes ! Actuellement, un joueur pour pouvoir jouer doit constituer deux équipes, la sienne et l’adverse : il doit donc réunir typiquement 10 personnes. Au vu des contraintes familiales et professionnelles usuelles pour les adultes actifs, il apparait que coordonner 10 agendas constitue un frein majeur pour le développement de ces jeux. De fait, les pratiquants de ces jeux sont pour 66% âgés de moins de 15 ans (source LaserForceTag), alors que cette tranche d’âge ne constitue que 18% de la population française (source Insee). Les plus de 25 ans ne constituent que 14% des clients, alors que la tranche 25-64 ans constitue 55% de la population française. La population active est de facto exclue de ces jeux, pour des raisons d’organisation pratique. Pourtant, il est connu que les 20-35 ans constitue une tranche d’âge très consommatrice de jeux video (cf Sony, Nintendo, Microsoft) et ils sont plus solvables que les enfants et adolescents. En fournissant un complément d’équipe, ou en constituant une équipe adverse, le robot mobile autonome pour jeu laser simplifie l’accès aux jeux laser (ou équivalent) aux adultes actifs. De plus, l’ajout d’un robot à un jeu constitue en soi une nouvelle mission, et un argument marketing fort pour attirer de nouveaux clients. DESCRIPTIF DE L’INVENTION Le robot mobile autonome pour jeu laser est un objet pour divertir ou interagir, avec des humains ou d’autres robot mobile autonome pour jeu laser (ou autres robots) dans le cadre d’un jeu de simulation de combat, typiquement jeu laser. Le robot mobile autonome pour jeu laser est un robot mobile autonome, dit robot ; le dit robot étant capable a minima de se déplacer et de tirer de manière autonome ; le dit robot est constitué par au moins : - une plateforme mobile, constituant la structure du robot elle est dotée d’au moins un organe de motricité combiné à au moins un moteur, - un ordinateur embarqué, au moins une mémoire de stockage, au moins une source d’énergie, et au moins une interface homme machine, - un capteur extéroceptif permettant de calculer la position du robot par rapport aux éléments de son environnement, typiquement les obstacles - un capteur extéroceptif permettant de détecter la présence, le mouvement ou la position d’autres joueurs humains ou robots, - un récepteur disposé sur la surface du robot permettant de détecter un tir dont la cible est le dit récepteur, - un émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot typiquement ce flux est un rayon laser, ou un faisceau infrarouge - un émetteur & récepteur radiofréquence, permettant notamment la prise de contrôle à distance du robot . Selon des modes particuliers de réalisation, le robot est dédié à la mobilité terrestre, typiquement le sol d’un environnement urbain ou naturel, où au moins un organe de motricité est une roue, une chenille ou un membre articulé robotique ; et où le robot est capable de se déplacer à une vitesse maximale supérieure à 10km/h. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot se déplace sur le sol, et est de section sensiblement circulaire, de diamètre compris entre 30 et 50cm, de hauteur inférieure à 70cm, mû par 3 roues, et d’une masse comprise entre 10 et 25kg. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot se déplace sur le sol, dont la plateforme est de forme rectangulaire, de largeur comprise entre 30 et 50cm, de longueur comprise entre 30 et 80cm, pour une hauteur inférieure à 70 cm, mû par 4 roues, et d’une masse comprise entre 10 et 30kg. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot dispose d’indicateur de direction du mouvement prévu par le robot dans les prochaines secondes, ces indicateurs sont soit visuels (clignotant, flèche ou rayon lumineux projeté au sol...), soit sonores (son ‘bip’ émis en cas de déplacement arrière, ou de marche avant rapide...) afin de faciliter la compréhension par les joueurs humains des mouvements du robot autonome, et ainsi contribuer à la sécurité du jeu. Selon des modes particuliers de réalisation, l’émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot est capable d’une part d’émettre un flux dans des directions angulairement très éloignée à la fois verticalement et horizontalement, et d’autre part d’émettre ce flux de manière répétée dans un laps de temps très court dans des directions différentes ; l’émetteur pouvant être typiquement porté par un bras robotisé, à au moins deux degrés de liberté, ou alternativement l’émetteur pouvant disposer d’un miroir orientable motorisé selon deux axes, permettant de diriger le flux très rapidement d’une direction à une autre. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot est doté d’au moins un organe de motricité qui est une hélice, ou un membre articulé robotique dédié au mouvement dans un fluide, typiquement l’air ou l’eau, complémentairement ou alternativement à son ou ses organes de motricité dédiés à la mobilité terrestre. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot mobile autonome pour jeu laser peut être constitué d’au moins un des éléments suivants : - au moins un capteur de distance courte portée à ultra-son - une camera mono- et/ou stéréoscopique, éventuellement complétée par une caméra thermique - un calculateur embarqué puissant - une batterie permettant d’avoir une autonomie de plusieurs heures, dotée d’un système de rechargement rapide et éventuellement automatique - un système de communication sans fil avec le réseau informatique de la salle de jeux (typiquement Wifi, Bluetooth...) - au moins un capteur quasi omnidirectionnel, permettant de détecter l’arrivée d’un tir sur le robot - au moins un émetteur directionnel (typiquement laser, LED infra-rouge) permettant de réaliser un tir par le robot ; cet émetteur a une visée réglable verticalement et latéralement, idéalement s’approchant de 360°, afin de pouvoir effectuer un tir dans différentes directions même avec une plateforme mobile à l’arrêt ; éventuellement cet émetteur est disposé au bout d’un bras robot constitué typiquement deux segments ou à deux degrés de liberté au moins. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot mobile autonome pour jeu laser est capable de réaliser les actions suivantes : - se déplacer en environnement connus à un vitesse jusqu’à 15km/h minimum - monter et descendre des escaliers, droit ou en colimaçon, en gardant toutes ses possibilités de tir - passer certains obstacles, droit ou en biais, typiquement inférieur à 25cm de hauteur - éventuellement se déplacer en émettant très peu de bruit - détecter le déplacement de plusieurs joueurs humains ou robots, qu’ils soient de la même équipe que le robot ou d’une équipe adverse - tenir en temps réel une carte de l’ensemble des joueurs, de leur nombre, de leur mouvement, et de leur position sur le terrain de jeu. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot mobile autonome pour jeu laser est capable de réaliser les fonctions suivantes : - définir les emplacements peu exposés au tir adverse - définir les emplacements disposant d’une large visibilité - selon la position des joueurs adverses définir une trajectoire afin d’atteindre une bonne position de tir. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot mobile autonome pour jeu laser est capable de réaliser les fonctions suivantes : - communiquer avec les autres robot mobile autonome pour jeu laser présents, éventuellement via le réseau local de la salle - réaliser une estimation des chances de succès d’une tactique commune et / ou individuelle - être capable de proposer, comparer et choisir une tactique commune d’un commun accord entre plusieurs robot mobile autonome pour jeu laser, selon un processus de négociation - être capable de communiquer en sonore et/ou visuel, avec un humain de la même équipe, afin d’exécuter une manœuvre coordonnée, par exemple : le robot mobile autonome pour jeu laser propose une action à mener, typiquement via un haut parleur énonçant un ordre préenregistré (par exemple : « Reculez vous mettre à l’abri ! »), soit le robot mobile autonome pour jeu laser exécute une commande du joueur humain (typiquement « robot avance tout droit ! ») - être capable de communiquer via une IHM, ou en sonore et/ou visuel, avec un humain de la même équipe, afin que ce joueur allié communique au robot sa propre tactique ou des ordres, de sorte que le robot puisse soit obéir aux commandes du joueur humain allié, soit calculer la meilleure tactique en soutien à la tactique exposé par le dit joueur l’humain allié - observer le comportement des joueurs humain de son équipe, pour estimer le scenario suivi par les humains, afin d’adapter sa tactique, et leur servir de soutien - observer le comportement des joueurs humain de l’équipe adverse, pour en estimer le scenario, afin d’adapter sa tactique. Afin de se déplacer, le robot mobile autonome pour jeu laser utilise une, ou des, méthode basée sur une représentation virtuelle numérique de son environnement, qui implique a minima d’utiliser au moins une carte topographique augmentée, dite représentation virtuelle de l’aire de jeu , où chaque lieu géographique où un joueur (humain ou robot) pourrait se positionner, a fait l’objet d’une notation selon au moins un des critères caractéristiques suivants : - le niveau de discrétion, autrement dit la difficulté pour un autre joueur à détecter le robot s’il est dans ce lieu, - l’ouverture de tir, autrement dit la facilité pour le robot à atteindre par un tir, à partir de ce lieu, plusieurs lieux différents où un adversaire pourrait se situer, - la protection passive assurée par les éléments extérieurs au robot s’il est situé dans ce lieu - la valeur tactique, à savoir l’importance d’un lieu pour ce qu’il donne un avantage pour en contrôler, attaquer ou protéger, un ou des autres ; - la facilité de mouvement, à savoir l’inverse du coût, évalué typiquement en temps, en énergie, et en exposition au tir adverse, pour que le robot sorte de ce lieu, afin de prendre une position plus adaptée à une évolution du jeu. Cette liste de critère est non-exhaustive. Ainsi la représentation virtuelle de l’aire de jeu est un ensemble de données, contenant comme informations outre les coordonnées géographiques du lieu, et la capacité d’un joueur à s’y positionner, toute une série de critères caractéristiques pertinents pour le jeu, chacun de ces critères caractéristiques étant associée à une note individuelle ; l’ensemble de ces données étant rassemblées typiquement dans un fichier informatique de classe bibliothèque ; Et la liste des critères caractéristiques, ou le calcul des notes pour chaque critère, est soit réalisé par un ordinateur embarqué sur le robot soit fourni au robot . Cette représentation virtuelle de l’aire de jeu est pertinente comme matériel de base, et pour qu’elle soit utile dans l’atteinte d’un objectif, il est nécessaire d’ajouter une couche algorithmique, qui évalue l’utilité de chaque lieu en vue de la réalisation de l’objectif (par exemple le scenario) et / ou le contexte de sa réalisation (typiquement : qualité et quantité des adversaires, et des équipiers). Le robot utilise donc au moins une représentation virtuelle pondérée de l’aire de jeu ; chaque représentation virtuelle pondérée étant caractérisée en ce que chaque lieu est notée avec une seule note, dite valeur unique pondérée, représentative de la valeur stratégique du lieu ; la valeur unique pondérée étant obtenue par une fonction mathématique de pondération représentative des contraintes conjoncturelles relatives à une situation de jeu, à partir de tout ou partie des critères caractéristiques pertinents disponibles dans la représentation virtuelle. La dite fonction mathématique de pondération : - est surjective et de type polynomiale, différentielle, ou statistique, - est formulée au préalable par un opérateur humain, typiquement statisticien ou ‘data scientist’, de sorte à refléter mathématiquement au moins le scenario du robot, et éventuellement d’autres paramètres, comme : le nombre, les caractéristiques, ou les scenarios, supposés ou connus, des autres joueurs, humains ou robots, de la même équipe ou de l’équipe adverse. L’existence d’une valeur unique pondérée pour chaque lieu, permet : - d’attribuer à tout trajet, considéré comme le parcours d’une succession de lieu sur l’aire de jeu, une valeur pertinente unique ; cette valeur pertinente pour un trajet est typiquement la somme des valeurs uniques pondérées pour chaque lieu parcouru ; - d’utiliser des algorithmes éprouvés et rapides, typiquement les méthodes utilisant les gradients, qui sont basés sur une approche pas-à-pas des mouvements sur l’aire de jeu ; ces algorithmes permettent de déterminer au moins un trajet optimal, à savoir celui qui a la valeur pertinente la plus élevée, et plusieurs trajets sous-optimaux présentant les valeurs pertinentes le plus proche possible de celle du trajet optimal; Une nouvelle représentation virtuelle pondérée pourra être élaborée en cas de changement significatif de contexte du jeu. La formule mathématique de pondération caractérise et synthétise le contexte du jeu. Le choix d’une formule de pondération pertinente est important, car l’évaluation de chaque lieu selon cette formule, permettra par la suite de générer un ensemble de trajets, et tactiques possibles. Exemple simplifié de mise en œuvre d’une représentation virtuelle pondérée pour un cas simple : prenons en référence la , qui représente l’aire de jeu, où 6 lieux sont notés : de A à D et E (entrée obligatoire) & S (sortie). Considérons uniquement 3 paramètres pour la caractérisation des lieux : « discrétion (D)», « angle d’ouverture de tir (A)», « protection passive contre les tirs adverses (P) ». Chaque lieu est noté selon ces 3 paramètres. Ensuite, considérons que le scenario de notre équipe est de faire traverser l’aire de jeu à un maximum d’équipier indemne, la formule mathématique de pondération devra l’accent sur la « discrétion » prioritairement, puis sur « la protection passive », et dans une moindre mesure « l’angle d’ouverture de tir ». En choisissant une formule mathématique simple, de type moyenne pondérée, la formule pourrait donc être : 5 D + 3 P + A. Cette formule permet de caractériser chaque lieu avec une « valeur unique pondérée (VUP)». Notons, que dans cet exemple, nous n’avons pas pris en considération parmi les critères permettant de définir la formule de pondération de critère relatif au nombre, ou à la dynamique, des joueurs, alliés ou adverses, ni au probable scenario adverse. Lieu Discrétion (5) Protection (3) Angle (1) VUP A 1 2 6 17 B 6 4 4 46 C 7 7 2 58 D 0 1 8 11 Une tactique est un enchainement logique d’actions successives (déplacement & tir) permettant de réaliser le scenario visé. En l’absence d’adversaire dans cet exemple simplifié, le scenario se limite à traverser l’aire de jeu, et donc la tactique équivaut à effectuer un trajet. L’application d’une « méthode des gradients simplifiée » à cet exemple simpliste indiquerait que tactique est de suivre le trajet suivant : E puis C, puis A (B étant plus attractif, mais nécessitant un passage intermédiaire par A), puis S (supposant que S est infiniment plus attractif que tout autre point). Cependant la liste des trajets (tactiques) possibles avec leur notation, ne peut pas être établie sur une représentation autant simplifiée de l’aire de jeu (pour ce faire il serait nécessaire a minima de créer un lieu sur chaque intersection et sur chaque lieu remarquable, de l’aire de jeu). Ces données, le scenario et la formule mathématique peuvent être stockées dans un fichier informatique, typiquement une base de données, ou un objet de classe ‘bibliothèque’. Quand des adversaires et équipiers sont pris en compte, alors : - la tactique influence l’environnement, par exemple : l’action de tirer, préventivement ou en réponse, sur un lieu ou un adversaire, change la notation du lieu et / ou la formule mathématique de pondération - la réaction des adversaires pourrait suivre un modèle probabiliste - la tactique pour un robot au sein d’une équipe est rendue complexe du fait que les équipiers robot pourraient avoir chacun leur propre formules de pondération, rendant leur tactique propre difficile à intégrer par les autres robots En conséquence, chaque robot est confronté à un grand nombre de tactiques concurrentes, qu’il va devoir évaluer rapidement, d’où l’étape d’optimisation décrite plus bas. Chaque robot peut utiliser une représentation virtuelle pondérée pour son équipe, et complémentairement utiliser une représentation virtuelle pondérée correspondant au scenario, probable ou connu, de l’équipe adverse. Dernière étape avant l’exécution d’une action, le robot mobile autonome pour jeu laser va mettre au point une tactique, où une tactique est un enchainement logique d’actions, soit un déplacement soit un tir, successives, permettant de réaliser le scenario visé. Cette tactique est issue d’un algorithme qui détermine un ensemble de tactiques pertinentes, puis l’algorithme définit la tactique optimale pour le robot, en utilisant un calcul de probabilité de succès. Dernière étape avant l’exécution d’une action, le robot utilise un algorithme qui détermine un ensemble de tactiques pertinentes, où une tactique est un enchainement logique d’actions, soit un déplacement soit un tir, successives, permettant de réaliser le scenario visé , puis le dit algorithme définit la tactique optimale pour le robot, en utilisant un calcul de probabilité de succès. La hiérarchisation des lieux et trajets par une valeur unique, réalisée avec la représentation virtuelle pondérée, permet de déterminer un ensemble de tactiques pertinentes pour chaque robot, de la manière suivante : - pour un scenario défensif le robot prendra possession du lieu à plus haute valeur stratégique, pour un scenario offensif le robot parcourra l’aire de jeu en suivant le trajet à la valeur pertinente la plus élevée; ensuite pour déterminer une tactique pertinente sous-optimale de rang ‘n’, le robot prendra possession d’un lieu ou parcourra un trajet, dont la valeur est la n-ième, selon un classement décroissant de valeur (à savoir :valeur unique pondérée pour un lieu, ou valeur pertinente pour un trajet) ; pour des raisons pratiques ‘n’ sera limité à quelques dizaines, typiquement entre 40 à 70 ; - dans le cas où une équipe est composée de plusieurs robots, chaque robot mettra en œuvre une tactique spécifique consistant soit à occuper autant de lieux à haute valeur stratégique, ou soit à parcourir autant de trajets optimaux qu’il y a d’équipiers ou de groupe d’équipiers . Ensuite, une probabilité de succès est calculée pour chaque tactique pertinente ; la probabilité de succès est une combinaison des probabilités de succès pour chaque lieu concerné par la dite tactique, et la formulation du calcul de probabilité pour chaque lieu est une estimation de l’interaction probable entre les équipiers ou joueurs adverses et le robot en ce lieu ; cette formulation peut également prendre en compte d’autres paramètres, comme : - le temps imparti pour finir le jeu, autrement dit la durée prévue du jeu si elle est limitée, - les propositions éventuelles de scenario ou de tactique par le ou les autres joueurs de la même équipe (robot ou humain). Il est à noter que dans une équipe de robot un accord autour d’une tactique collaborative, ou une répartition coordonnée des rôles, pourra être réalisé soit selon une méthode déterministe prédéfinie, soit selon un processus de négociation entre robots, ces deux processus étant définis au préalable par un opérateur humain, typiquement un développeur informatique, ou programmeur. Ces calculs de probabilité sont effectués soit par l’ordinateur embarqué du robot soit fournie au robot par l’extérieur, typiquement par l’ordinateur de gestion du jeu. La tactique peut être réévaluée au cours du jeu, selon l’évolution du jeu, ou selon une temporisation fixe ou variable. Reprenons l’exemple de la « représentation virtuelle pondérée » du paragraphe [22] et représentée sur la [Fig.2] : considérons 2 paramètres à ajouter pour le calcul de probabilité de succès (complémentairement à la représentation virtuelle pondérée) : Le scenario doit être exécuté dans un temps limité : la vitesse minimale (Vmin=distance_tactique_i / temps) pour chaque tactique possible pourra être calculée. Plus Vmin se rapproche d’un seuil prédéfini, typiquement la vitesse maximale (Vmax) de déplacement du robot, moins la probabilité de succès sera élevée, selon une formule qui pourrait être calculée comme suit : P(tactique_i/temps)= 1 – (Vmin/Vmax) 5 équipiers et plusieurs adversaires sont présents : la probabilité de succès si la tactique étudiée utilise un trajet passant par un lieu étroit devient plus faible, car si un robot est arrêté (=tué=immobilisé) à cet endroit, les autres devront prendre un tout autre trajet, forcément sous-optimale par rapport à la tactique optimale (qui passait par ce lieu étroit). La « non-blocabilité » devient un critère de succès. La formule de probabilité de succès valoriserait « l’angle d’ouverture de tir » qui correspond aussi à la possibilité de changer de direction librement et donc aussi à dépasser un obstacle (comme un robot déjà immobilisé), par exemple la formule pourrait être de la forme suivante : P(tactique_i/blocabilité) = 1- (1/(minimum de « l’angle d’ouverture de tir » pour tous les lieux où passe le robot selon la tactique étudiée « i »)) La probabilité de succès pour une tactique serait estimée en combinant ces 2 paramètres supplémentaires, comme suit : P_succès(tactique_i) = P(tactique_i/blocabilité) * P(tactique_i/temps) Et la tactique optimale est celle dont la probabilité de succès est la plus élevée. Selon des modes particuliers de réalisation, le robot est capable de définir, ou redéfinir, un scenario en observant les actions du ou des joueurs humains de son équipe, ou de l’équipe adverse ; cette observation se fait via un capteur, typiquement de type caméra, lidar, ou via un capteur de suivi d’actions, type balise, porté par le, ou les, joueur humain ; les données fournies par le dit capteur subissent ensuite un traitement mathématique par un, ou des, logiciel de localisation & de reconnaissance, auquel s’ajoute un algorithme mathématique propre au robot permettant de vérifier la cohérence des déplacements et actions, du ou des joueurs humains, avec le scenario du robot ; quand cet algorithme de cohérence indique une divergence de scenario, le robot peut alors remplacer son scenario initial par un autre scenario, typiquement un scenario par défaut prédéfini.. P ar exemple : un robot qui a pour équipier un joueur humain, aurait initialement comme scenario: « aider son équipier humain à traverser l’aire de jeu indemne ». Si dès que le robot et l’équipier humain sont sur l’aire de jeu, l’équipier humain part à la recherche des adversaires et les poursuit, sans suivre la tactique évidente pour traverser l’aire de jeu, qui serait de suivre une ligne si possible droite entre l’entrée et la sortie, alors le robot peut aisément détecter que son équipier humain ne suit pas la tactique du robot. Cette détection se fait par exemple en calculant un écart-type de chaque lieu successif du trajet de l’équipier humain par rapport aux lieux de la tactique optimale pour traverser l’aire de jeu, et si cet écart-type est supérieur à un seuil (que nous pouvons définir à titre d’exemple à une distance de 1m) alors le robot efface son scenario. Le nouveau scenario pourrait être un scenario par défaut, comme « protéger l’équipier humain », qui consisterait à le suivre et à le doubler dès que possible, afin de le précéder au devant des joueurs adverses… Les outils mathématiques et logiciels (open source ou non) qui permettent de déterminer la localisation d’un humain en utilisant une caméra (lidar ou autres) sont largement connus, et ne sont pas nouveaux en eux-mêmes. En revanche, se servir de tels outils matériels et mathématiques pour (re-)définir une interaction avec un joueur humain est une nouveauté. Les fonctions et actions précitées, font appel pour être réalisées à des logiciels mettant en oeuvre des algorithmes complexes, basés notamment sur l’apprentissage statistique, le ‘machine learning’, l’apprentissage par renforcement, l’intelligence artificielle, et / ou nécessitant le recours à des réseaux de neurones, notamment pour effectuer les fonctions de navigation, de reconnaissance des joueurs humains et robots, de définition du scenario ou de la tactique, de la négociation entre robots ou entre robots et humain. Par ailleurs, la fonction de « tir » étant critique pour la fonctionnalité du robot mobile autonome pour jeu laser, une attention particulière sera portée sur l’émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot. C’est pourquoi l’émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot est capable d’une part d’émettre un flux dans des directions angulairement très éloignée à la fois verticalement et horizontalement, et d’autre part d’émettre ce flux de manière répétée dans un laps de temps très court dans des directions différentes. L’émetteur peut être typiquement porté par un bras robotisé, à au moins deux degrés de liberté, ou alternativement l’émetteur peut éclairer un miroir orientable et motorisé selon au moins deux axes, ce qui permet de diriger le flux très rapidement d’une direction à une autre. Selon des modes particuliers de réalisation, la base du robot mobile autonome pour jeu laser peut être dédiée à la mobilité dans un environnement terrestre, ou aérien (drone volant), ou sous-marin, ou marin de surface, voire à changement de milieu (typiquement marin & terrestre). Pour ce faire, le robot mobile autonome pour jeu laser pourra porter au moins : une hélice, un membre articulé, une nageoire ou un propulseur (moteur dit en anglais ‘jet’). Les dessins annexés illustrent l’invention : représente un robot terrestre selon l’invention, dans un mode de réalisation particulier, à savoir un robot à 4 roues, munis d’un émetteur directif de type laser (ou IR) mû par 2 moteurs l’un en rotation, et l’autre en hauteur, autorisant donc une grande latitude de visée horizontalement et verticalement. Par ailleurs, le robot est surmonté d’un mât, qui donne à la caméra une position dominante, et une vision à 360° à hauteur d’homme. Le flux de cette caméra peut être utilisé pour la localisation du robot sur l’aire de jeu (par exemple pour exécuter une fonction de localisation et cartographie, dite ‘SLAM’ en anglais) et / ou pour localiser les autres joueurs (robot ou humain) grâce à une étape de traitement d’images et reconnaissance. Enfin l’antenne arrière permet une communication radiofréquence, par exemple en Wifi, avec les autres robots, et l’ordinateur central gérant l’ensemble des fonctionnalités du jeu, et / ou d’autres objets communicants à proximité (par ex. : des grenades disposées aux murs). représente une aire de jeu, avec une vue symbolique des parois et des zones de déplacement libre, où figurent 4 lieux choisis au hasard, ainsi que l’entrée et la sortie de l’aire de jeu. Ces 4 lieux permettent d’illustrer le fonctionnement des algorithmes, formules et des méthodes de décision décrits dans le présent brevet. Dispositif pour divertir, ou interagir avec des humains dans le cadre d’un jeu de simulation de combat, typiquement jeu laser ; ce dispositif est constitué d’au moins un robot mobile autonome, dit robot ; le dit robot étant capable a minima de se déplacer et de tirer de manière autonome ; le dit robot est constitué par au moins : - une plateforme mobile, constituant la structure du robot elle est dotée d’au moins un organe de motricité combiné à au moins un moteur, - un ordinateur embarqué, au moins une mémoire de stockage, au moins une source d’énergie, et au moins une interface homme machine, - un capteur extéroceptif permettant de calculer la position du robot par rapport aux éléments de son environnement, typiquement les obstacles - un capteur extéroceptif permettant de détecter la présence, le mouvement ou la position d’autres joueurs humains ou robots, - un récepteur disposé sur la surface du robot permettant de détecter un tir dont la cible est le dit récepteur, - un émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot typiquement ce flux est un rayon laser, ou un faisceau infrarouge - un émetteur & récepteur radiofréquence, permettant notamment la prise de contrôle à distance du robot . Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot utilise au moins une carte topographique augmentée, dite représentation virtuelle de l’aire de jeu, où chaque lieu géographique où un joueur (humain ou robot) pourrait se positionner, a fait l’objet d’une notation selon au moins un des critères caractéristiques suivants : - le niveau de discrétion, autrement dit la difficulté pour un autre joueur à détecter le robot s’il est dans ce lieu, - l’ouverture de tir, à savoir la facilité pour le robot à atteindre par un tir, à partir de ce lieu, plusieurs lieux différents où un adversaire pourrait se situer, - la protection passive assurée par les éléments extérieurs au robot s’il est situé dans ce lieu - la valeur tactique, à savoir l’importance d’un lieu pour ce qu’il donne un avantage pour en contrôler, attaquer ou protéger, un ou des autres ; - la facilité de mouvement, à savoir l’inverse du coût, évalué typiquement en temps, en énergie, et en exposition au tir adverse, pour que le robot sorte de ce lieu, afin de prendre une position plus adaptée à une évolution du jeu ; ainsi la représentation virtuelle de l’aire de jeu est un ensemble de données, contenant comme informations outre les coordonnées géographiques du lieu, et la capacité d’un joueur à s’y positionner, toute une série de critères caractéristiques pertinents pour le jeu, chacun de ces critères caractéristiques étant associée à une note individuelle ; l’ensemble de ces données étant rassemblées typiquement dans un fichier informatique de classe bibliothèque ; et la liste des critères caractéristiques, ou le calcul des notes pour chaque critère, est soit réalisé par un ordinateur embarqué sur le robot soit fourni au robot. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot utilise au moins une représentation virtuelle pondérée de l’aire de jeu ; chaque représentation virtuelle pondérée étant caractérisée en ce que chaque lieu est notée avec une seule note, dite valeur unique pondérée, représentative de la valeur stratégique du lieu ; la valeur unique pondérée étant obtenue par une fonction mathématique de pondération représentative des contraintes conjoncturelles relatives à une situation de jeu, à partir de tout ou partie des critères caractéristiques pertinents disponibles dans la représentation virtuelle; la dite fonction mathématique de pondération : - est surjective et de type polynomiale, différentielle, ou statistique, - est formulée au préalable par un opérateur humain, typiquement statisticien ou ‘data scientist’, de sorte à refléter mathématiquement au moins le scenario du robot, et éventuellement d’autres paramètres, comme : le nombre, les caractéristiques, ou les scenarios, supposés ou connus, des autres joueurs, humains ou robots, de la même équipe ou de l’équipe adverse, l’existence d’une valeur unique pondérée pour chaque lieu, permet : - d’attribuer à tout trajet, considéré comme le parcours d’une succession de lieu sur l’aire de jeu, une valeur pertinente unique ; cette valeur pertinente pour un trajet est typiquement la somme des valeurs uniques pondérées pour chaque lieu parcouru ; - d’utiliser des algorithmes éprouvés et rapides, typiquement les méthodes utilisant les gradients, qui sont basés sur une approche pas-à-pas des mouvements sur l’aire de jeu ; ces algorithmes permettent de déterminer au moins un trajet optimal, à savoir celui qui a la valeur pertinente la plus élevée, et plusieurs trajets sous-optimaux présentant les valeurs pertinentes le plus proche possible de celle du trajet optimal; une nouvelle représentation virtuelle pondérée pourra être élaborée en cas de changement significatif de contexte du jeu. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot utilise un algorithme qui détermine un ensemble de tactiques pertinentes, où une tactique est un enchainement logique d’actions, soit un déplacement soit un tir, successives, permettant de réaliser le scenario visé , puis le dit algorithme définit la tactique optimale pour le robot, en utilisant un calcul de probabilité de succès; la hiérarchisation des lieux et trajets par une valeur unique, réalisée avec la représentation virtuelle pondérée, permet de déterminer un ensemble de tactiques pertinentes pour chaque robot, de la manière suivante : - pour un scenario défensif le robot prendra possession du lieu à plus haute valeur stratégique, pour un scenario offensif le robot parcourra l’aire de jeu en suivant le trajet à la valeur pertinente la plus élevée; ensuite pour déterminer une tactique pertinente sous-optimale de rang ‘n’, le robot prendra possession d’un lieu ou parcourra un trajet, dont la valeur est la n-ième, selon un classement décroissant de valeur ; pour des raisons pratiques ‘n’ sera limité à quelques dizaines, typiquement entre 40 à 70 ; - dans le cas où une équipe est composée de plusieurs robots, chaque robot mettra en œuvre une tactique spécifique consistant soit à occuper autant de lieux à haute valeur stratégique, ou soit à parcourir autant de trajets optimaux qu’il y a d’équipiers ou de groupe d’équipiers ; ensuite, une probabilité de succès est calculée pour chaque tactique pertinente ; la probabilité de succès est une combinaison des probabilités de succès pour chaque lieu concerné par la dite tactique, et la formulation du calcul de probabilité pour chaque lieu est une estimation de l’interaction probable entre les équipiers ou joueurs adverses, et le robot en ce lieu ; cette formulation peut également prendre en compte d’autres paramètres, comme : - le temps imparti pour finir le jeu, autrement dit la durée prévue du jeu si elle est limitée, - les propositions éventuelles de scenario ou de tactique par le ou les autres joueurs de la même équipe (robot ou humain) ; il est à noter que dans une équipe de robot un accord autour d’une tactique collaborative, ou une répartition coordonnée des rôles, pourra être réalisé soit selon une méthode déterministe prédéfinie, soit selon un processus de négociation entre robots, ces deux processus étant définis au préalable par un opérateur humain, typiquement un programmeur ; ces calculs de probabilité sont effectués soit par l’ordinateur embarqué du robot soit fournie au robot par l’extérieur, typiquement par l’ordinateur de gestion du jeu, la tactique peut être réévaluée au cours du jeu, selon l’évolution du jeu, ou selon une temporisation fixe ou variable. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot est capable de définir, ou redéfinir, un scenario en observant les actions du ou des joueurs humains de son équipe, ou de l’équipe adverse ; cette observation se fait via un capteur, typiquement de type caméra, lidar, ou via un capteur de suivi d’actions, type balise, porté par le, ou les, joueur humain ; les données fournies par le dit capteur subissent ensuite un traitement mathématique par un, ou des, logiciel de localisation & de reconnaissance, auquel s’ajoute un algorithme mathématique propre au robot permettant de vérifier la cohérence des déplacements et actions, du ou des joueurs humains, avec le scenario du robot ; quand cet algorithme de cohérence indique une divergence de scenario, le robot peut alors remplacer son scenario initial par un autre scenario, typiquement un scenario par défaut prédéfini. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot utilise des informations fournies par au moins un logiciel mettant en œuvre au moins un algorithme de traitements de données issue du ‘machine learning’, ou de l’intelligence artificielle, notamment pour effectuer les fonctions de navigation, de reconnaissance des joueurs humains et robots, de définition du scenario ou de la tactique, de la négociation entre robots ou entre robots et humain. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot est dédié à la mobilité terrestre, typiquement le sol d’un environnement urbain ou naturel, où au moins un organe de motricité est une roue, une chenille ou un membre articulé robotique ; et où le robot est capable de se déplacer à une vitesse maximale supérieure à 10km/h. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot se déplace sur le sol, et est de section sensiblement circulaire, de diamètre compris entre 30 et 50cm, de hauteur inférieure à 70cm, mû par 3 roues, et d’une masse comprise entre 10 et 25kg. Dispositif selon au moins une des revendications [Rev. 1] à [Rev. 7] précédentes, caractérisé en ce que le robot se déplace sur le sol, dont la plateforme est de forme rectangulaire, de largeur comprise entre 30 et 50cm, de longueur comprise entre 30 et 80cm, pour une hauteur inférieure à 70 cm, mû par 4 roues, et d’une masse comprise entre 10 et 30kg. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot dispose d’indicateur de direction du mouvement prévu par le robot dans les prochaines secondes, ces indicateurs sont soit visuels (clignotant, flèche ou rayon lumineux projeté au sol...), soit sonores (son ‘bip’ émis en cas de déplacement arrière, ou de marche avant rapide...) afin de faciliter la compréhension par les joueurs humains des mouvements du robot autonome, et ainsi contribuer à la sécurité du jeu. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’émetteur émettant un flux directionnel à chaque tir par le robot est capable d’une part d’émettre un flux dans des directions angulairement très éloignée à la fois verticalement et horizontalement, et d’autre part d’émettre ce flux de manière répétée dans un laps de temps très court dans des directions différentes ; l’émetteur pouvant être typiquement porté par un bras robotisé, à au moins deux degrés de liberté, ou alternativement l’émetteur pouvant disposer d’un miroir orientable motorisé selon deux axes, permettant de diriger le flux très rapidement d’une direction à une autre. Dispositif selon au moins une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot est doté d’au moins un organe de motricité qui est une hélice, ou un membre articulé robotique dédié au mouvement dans un fluide, typiquement l’air ou l’eau, complémentairement ou alternativement à son ou ses organes de motricité dédiés à la mobilité terrestre.