Stratégie d'exploration multi-robot fondée sur les champs de potentiels artificiels

Le contexte de ce travail est le problème de l'exploration multi-robot d'environnements inconnus pour la construction d'une carte métrique. Nous proposons une nouvelle technique de déploiement distribuée, basée sur le choix de la frontière à explorer (limites entre les zones accessibles et inexplorées) en fonction de la position du robot par rapport à ses voisins. Un champs de potentiels sans minimum local est calculé depuis chaque frontière permettant de connaître en tout point le chemin le plus court pour s'y rendre. L'exploration consiste à affecter régulièrement à chaque robot une frontière à atteindre. L'assignation d'une frontière à un robot est réalisée par un nouvel algorithme utilisant comme critère le nombre de robots plus proches de la frontière considérée. Des mesures en simulation sont présentées et montrent la validité et l'efficacité de notre approche. Nous évaluons l'efficacité de notre algorithme en comparant, en simulation, ses performances avec les approches existantes. The context of this work is multi-robot exploration and mapping of unknown environments. Frontiers (boundaries between empty and unexplored areas) are points to go to in order to increase explored area. In this paper, we propose a frontier allocation method for the exploration and mapping of indoor environments using multiple robots. A wavefront propagation algorithm is used to build a local minima free potential field with a gradient descending towards frontiers used for navigation and path distance computation. Exploration is done by successively exploring frontiers assigned using a novel, computationally inexpensive algorithm based on the cardinal of the set of robots closer to the frontier than the robot being assigned. Experiments in simulation demonstrated the validity of the frontier allocation approach.