Towards Reliable Robotics: from Navigation to Coordination

Les robots autonomes et les systemes multi-robots ont connu un interet sans cesse croissant par les scientifiques et l’industrie. Plusieurs applications telles que les robots assistants, les robots gestionnaires de stock ainsi que les vehicules autonomes necessitent des algorithmes de navigation et de coordination fiables pour permettre leur deploiement dans des environnements dynamiques et relativement meconnus. Ainsi, la capacite d’adaptation est une caracteristique fondamentale permettant une utilisation accrue et une integration plus facile des systemes multi-robots. Afin de posseder cette agilite d’adaptation, les robots devraient opter vers un comportement assez robusteavec une aptitude a reajuster leurs actions selon la cinematique de l’environnement. Ce memoire de these, s’interesse aux problemes de fiabilite lors du deploiement des systemes multi-robots dans des environnements dynamiques et inconnus. Il s’articule autour de deux contributions majeures, a savoir : Un mecanisme de planification et de reajustement de mouvement quasi optimal qui roule a une frequence allant jusqu’a 200 Hz. Ainsi qu’un framework de verification de la robustesse des comportements cooperatifs des systemes multi-robots. La premiere contribution a ete inspiree de l’habilite de quelques animaux a naviguer en se fiant au champ magnetique terrestre. En effet, nous avons constate que le champ magnetique n’admet pas de maxima locaux, ce qui permet aux animaux de suivre son gradient. Par consequent, un robot est capable de parcourir tout type d’environnements en faisant propager un champ magnetiquevirtuel et en suivant son gradient. Toutefois, la resolution des equations de Maxwell, qui decrivent la physique des champs magnetiques, est complexe et necessitent des simulations numeriques couteuses en termes de ressources et temps de calcul. Pour pallier cette difficulte, nous proposons un approximateur de la solution des equations de Maxwell base sur un reseau de neurones profond entraine exclusivement sur des solutions provenant de simulations numeriques avancees. L’environnement est represente par une carte de conductivite. Nous affectons une conductivitemaximale a la destination du robot et une conductivite nulle aux obstacles. Le calcul de la distribution du champ magnetique virtuel permettra au robot de suivre le gradient qui le menera vers sa destination selon un chemin quasi optimal.----------ABSTRACT: Autonomous robots and multi-robot systems are of growing interest for industry and academia. Many real-world applications such as assistive robotics, inventory management, and autonomous driving require reliable navigation and coordination algorithms that can be deployed in a partially unknown, dynamic environment. The ability to adapt is a key feature for the widespread use and societal integration of multi-robot systems. To achieve this adaptation ability, robots must implement inherently robust behaviors and must be sufficiently fast to re-plan their actions when their environment changes. This dissertation deals with the problem of reliably deploying a group of robots in a dynamic, unknown environment, and provides two key contributions: a mechanism for robots to plan and re-plan their motion near optimally up to 200 times per second; and a framework to verify the robustness of multi-robot cooperative behaviors. For the first contribution, observing how some animals are able to navigate using the Earth’s magnetic field, we realize that this is possible because the magnetic field has no local maxima, and animals can follow its gradient. This means that a robot can navigate any kind of environment by propagating a known virtual magnetic field and following its gradient. However, solving Maxwell’s equations–which govern the physics of magnetic fields– is complex and demands computationally costly numerical simulations. To overcome this problem, we propose a deep neural network as anapproximator for Maxwell’s equations, exclusively trained on high-quality numerical simulations. We model the environment as a conductivity map with its maximum in a goal location and zero for obstacles. After computing the virtual field propagation, a robot can follow the virtual magneticgradient to optimally reach the goal.