DAISIE : Design d’applications innovantes pour systèmes d’intelligence par essaim

Contexte

Le principe des essaims de robots est de s’appuyer sur la coopération de nombreux robots ou drones simples coordonnant leurs actions afin d’accomplir des tâches complexes et difficiles. Les avantages principaux de cette approche sont :

  • un coût limité du fait de la simplicité de chaque engin ;
  • une présence constante et étendue sur zone pour des missions de recherche, détection, surveillance, etc. ;
  • une grande robustesse du système face aux aléas, dérives, pertes et ajouts d’engins ;
  • un caractère imprévisible du système par un observateur extérieur.

À l’heure actuelle un grand nombre d’opérateurs humains est nécessaire pour superviser la mission d’un seul drone (au moins un pour la plateforme et un autre pour la charge de mission), même si l’on ne tient pas compte du personnel nécessaire au lancement, à l’entretien, etc. Les futurs systèmes prévoient l’utilisation de plusieurs engins coopérant pour accomplir leur mission, et le ratio actuel entre le nombre d’opérateurs et le nombre d’engins ne sera plus viable. Il est donc nécessaire d’abandonner les modes actuels de contrôle (proches de la téléopération) pour donner plus d’autonomie à ces systèmes, et donc de partager l’autorité de décision sur certains éléments de la mission.

Rendre les drones autonomes est une problématique qui peut être abordée selon deux approches. La première, la plus classique, consiste à planifier des parcours entre les lieux à surveiller puis de laisser les drones suivre les trajectoires pré-calculées. La seconde, au contraire, repose sur une auto-organisation des drones, qui fait émerger des parcours de surveillance en fonction de leurs interactions avec l’environnement.

Le principal défaut de la première approche est de construire une solution figée une fois le calcul terminé. La patrouille ainsi obtenue peut difficilement s’adapter à des changements de configuration lors de l’exécution, tels que l’ajout ou la disparition d’un agent, le retour d’un agent à la base pour ravitaillement ou encore l’intervention d’un opérateur humain. Chacune de ces situations implique de replanifier une nouvelle organisation. Dans ce cas, cette approche est soumise au problème de l’explosion combinatoire dès lors que la taille de l’environnement ou le nombre d’agents augmentent. À l’opposé, les approches de type intelligence en essaim reposent sur les interactions entre agents et avec l’environnement, où chaque individu agit de façon autonome.

Afin d’utiliser au mieux les capacités, d’une part de l’intelligence en essaim, et d’autre part de l’opérateur humain, il est nécessaire de développer des modes d’interaction innovants dédiés à ces systèmes. Dans cette optique, le projet SUSIE a proposé la mise en oeuvre de dispositifs d’interaction utilisant une table tactile. L'approche implémentée a été reconnue comme une véritable solution en rupture.

Projet DAISIE

Le projet DAISIE consiste à mettre au point, sur la base des simulations proposées par le projet SUSIE, un ensemble de démonstrateurs d’essaims de robots terrestres et aériens (UAVs et UGVs) qui permettent d’évaluer les capacités de tels systèmes en grandeur réelle.

Les points clefs permettant de mettre en place ces démonstrateurs sont relatifs à la gestion concrète des communications et de la situation tactique au sein du système distribué que représente l’essaim. Alors que la mémoire partagée représentative de l’environnement et de la situation était aisément gérée dans le cadre des simulations du projet SUSIE, sa mise en oeuvre concrète et réelle pose un problème important pour le déploiement d’essaims de micro-drones : il est impossible, dans des conditions réalistes, de faire porter cette carte par un drone unique sans prendre le risque que ce dernier soit le maillon faible du système complet. De la même façon, les communications des drones de l’essaim entre eux doivent être étudiées de façon à optimiser les échanges (pouvant dépendre par ailleurs de la configuration du terrain et de l’essaim lui-même) et à les rendre robustes.

La gestion “complète” d’un essaim de drones pose par ailleurs de nombreux problèmes tels que la prise en compte des questions d’énergie (temps d’autonomie et recharge de batteries), difficultés de localisation précise des drones, prise en compte de conditions météo, gestion de la charge utile distribuée (gestion des capteurs embarqués), etc.

Les critères de réussite du projet DAISIE sont clairement associés à la mise en place des démonstrateurs physiques d’essaims de drones, des modes de commandes associés (dans la ligne des interactions proposées dans SUSIE) et aux performances mesurées lors de campagnes d’expérimentations.

Partenaires

Financement

A travers le programme d'Accompagnement Spécifique des Travaux de Recherches et d’Innovation Défense : Maturation et valorisation (ASTRID-Maturation), DAISIE est entièrement financé par la Délégation Générale pour l'Armement (DGA). Ce programme est mis en oeuvre par l'Agence Nationale pour la Recherche (ANR).

Durée

La durée du projet est de 24 mois (mars 2014 - mars 2016).

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