Environment-driven Distributed Evolutionary Adaptation for Collective Robotic Systems
type: Distribution
access URL: https://theses.hal.science/tel-00811496
format: HTML
issued: 2026-05-11T13:49:35.543070
modified: 2026-05-11T13:49:35.519219

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Environment-driven Distributed Evolutionary Adaptation for Collective Robotic Systems
type: Dataset
contact point: Organization
  fn: CCSD
keyword: theses
keyword: infoinfo-ohcomputer-science-csother-csoh
keyword: evolutionary-robotic
keyword: environnement-ouvert
keyword: infoeu-reposemanticsdoctoralthesis
keyword: environment-driven-evolution
keyword: open-ended-environnment
keyword: robotique-collective
keyword: colective-robotic
keyword: evolution-guidee-par-lenvironnement
keyword: evolution-artificielle
landing page: https://theses.hal.science/tel-00811496
description: Cette thèse décrit une partie du travail effectué dans le cadre du projet européen Symbrion 1 . Ce projet vise à la réalisation de tâches complexes nécessitant la coopération de multiples robots dans un cadre de robotique en essaim (au moins 100 robots opérant ensemble). De multiples problèmes sont étudiés par le projet dont : l’auto-assemblage de robots en structures complexes et l’auto-organisation d’un grand nombre de robots afin de réaliser une tâche commune. Le principal sujet porte sur les mécanismes d’auto-adaptation pour la robotique modulaire et en essaim, avec un intérêt pour des capacités de forte coordination et de coopération à l’échelle de l’essaim.Les difficultés rencontrées dans la réalisation de ce projet sont dues à l’utilisation de robots dans des environnements ouverts restant inconnus jusqu’à la phase de déploiement. Puisque les conditions d’opérations ne peuvent être prédites à l’avance, des algorithmes d’apprentissage en ligne doivent être utilisés pour élaborer les comportements utilisés. Lorsqu’un grand nombre de robots sont utilisés, plusieurs considérations doivent être prise en compte : capacité de communication réduite, faible mémoire, faible capacité de calcul. Par conséquent les algorithmes d’apprentissage en ligne doivent être distribués à travers l’essaim.De multiples approches ont déjà été proposées pour faire face aux problèmes posés par l’apprentissage en ligne décentralisé de comportements robotiques, parmi lesquels la robotique probabiliste, l’apprentissage par renforcement, et la robotique évolutionnaire. Cependant, le problème abordé dans le cadre de cette thèse se caractérise par le fait que l’on considère un groupe de robots (en lieu et place d’un seul et unique robot). De plus, dû à la nature ouverte de l’environnement, il n’est pas possible de supposer que l’ingénieur humain ait les connaissances nécessaires pour définir les éléments indispensables aux processus d’apprentissage.Assurer l’intégrité de l’essaim est placé en …
identifier: NNT: 2013PA112033
issued: 2026-05-11T13:49:35.539608
language: en
modified: 2026-05-11T13:49:35.539612