Une Approche de Planification d'une Trajectoire basée sur les Systèmes Multi Agents

Abstract

The design of artificial systems has undergone an epistemic revolution throughout the past fifty years. It entailed transcending the traditional dichotomy between the organic and inorganic worlds by attempting to imbue machines with the adaptability and autonomy found in living systems. Evolutionary robotics aims to design machines capable of continuously learning new skills in a continuous, uncontrolled and changing world. Based on this observation, Our work offers a non exhaustive vision of theresearch themes associated with the field of mobile robotics, and presents the scientific obstacles that remainto be lifted to lead to the development of an autonomous robot.The latter's autonomy necessitates the accomplishment of tasks of control and perception of the environment in a coordinated manner. Navigation is one of these, and it is critical to the robot's interaction with its evolutionary environment. It entails determining the robot's trajectories to follow a pre-determined path while avoiding mobile or immovable impediments. Our solution is based on centralized solution Algorithm to find the shortest path. After then, the navigation problem is described as a constraint optimization problem, with a fitness function that quantifies the difference between the best robot path and the other random paths. The impediments are implemented as limitations that penalize the robots' movement, to allow them to change positions while avoiding obstructions. Our strategy has been put into action, and various situations have been put to the test. The collected results indicate the method's robustness as well as its performance

La conception des systèmes artificiels a connu une révolution épistémique au cours des cinquante dernières années. Il s'agissait de transcender la dichotomie traditionnelle entre les mondes organique et inorganique en tentant d'imprégner les machines de l'adaptabilité et de l'autonomie que l'on retrouve dans les systèmes vivants.La robotique évolutive vise à concevoir des machines capables d'acquérir en permanence de nouvellescompétences dans un monde continu, incontrôlé et changeant. Partant de ce constat, Notre travail offre unevision non exhaustive des thèmes de recherche associés au domaine de la robotique mobile, et présente lesobstacles scientifiques qui restent à lever pour aboutir au développement d'un robot autonome.La navigation est l'une d'entre elles, et elle est essentielle à l'interaction du robot avec son environnement évolutif. Il s'agit de déterminer les trajectoires du robot pour suivre un chemin prédéterminé tout en évitant les obstacles mobiles ou immobiles.Notre solution est basée sur l’algorithmed solutions centralisée de plus court chemin. Ensuite, le problème de navigation est décrit comme un problème d'optimisation de contraintes, avec une fonction de fitness qui quantifie la différence entre la meilleure trajectoire du robot et les autres trajectoires aléatoires.Les entraves sont implémentées comme des limitations qui pénalisent le mouvement des robots, pour leur permettre de changer de position tout en évitant les obstructions.Notre stratégie a été mise en œuvre et diverses situations ont été mises à l'épreuve. Les résultats recueillis indiquent la robustesse de la méthode ainsi que ses performances

شهد تصميم الأنظمة الاصطناعية ثورة معرفية خلال الخمسين عامًا الماضية. وقد كان الهدف تجاوز الانقسام التقليدي بين العوالم العضوية وغير العضوية من خلال محاولة غمر الآلات بالقدرة على التكيف والاستقلالية التي توجد في الأنظمة الحية. تهدف الروبوتات التطورية إلى تصميم آلات قادرة على اكتساب مهارات جديدة بشكل مستمر في عالم مستمر وغير مسيطر عليه ومتغير. بناءً على هذا الاستنتاج، يقدم عملنا رؤية غير شاملة للمواضيع البحثية المرتبطة بمجال الروبوتات المتنقلة، ويعرض العقبات العلمية التي لا تزال بحاجة إلى حل لتحقيق تطوير روبوت مستقل. وتعد الملاحة واحدة من هذه العقبات، وهي أساسية لتفاعل الروبوت مع بيئته المتطورة. ويتعلق الأمر بتحديد مسارات الروبوت لاتباع مسار محدد مسبقًا مع تجنب العقبات المتحركة أو الثابتة.حلنا قائم على خوارزمية الحلول المركزية لأقصر مسار. بعد ذلك، يُوصف مشكلة التنقل على أنها مشكلة تحسين قيود، مع وظيفة لياقة تقيس الفرق بين أفضل مسار للروبوت والمسارات العشوائية الأخرى. تُنفَّذ العوائق كقيود تعاقب حركة الروبوتات، لتمكينها من تغيير موقعها مع تجنب الحواجز. تم تنفيذ استراتيجيتنا وتم اختبار مواقف متنوعة. تشير النتائج التي تم جمعها إلى متانة الطريقة بالإضافة إلى أدائها.