Perception active et localisation pour les systèmes multi-robots

SOUTENANCE DE THÈSE de Nicola De Carli (équipe RAINBOW)
Jeudi 18 avril 2024 à 09h30 en salle Petri-Turing du Centre Inria de l'Université de Rennes. (Un pot aura lieu en salle Markov à partir de 17h30).

[ATTENTION dans le cadre du plan VIGIPIRATE : l’accès du public à cette soutenance est contraint à une inscription préalable obligatoire auprès de lydie [*] mabilinria [*] fr (lydie[dot]mabil[at]inria[dot]fr)
L’accès ne sera pas autorisé sans inscription préalable. Par ailleurs, les visiteurs ne porteront ni bagage ni sac.]

(ENGLISH VERSION BELOW)

Titre: Perception active et localisation pour les systèmes multi-robots.

Mots-clés:
Systèmes multi-robots, localisation coopérative, détection active, perception active, fonctions de barrière de contrôle

Résumé :
Dans cette thèse, nous nous attaquons aux défis de la localisation des systèmes multi-robots, en nous concentrant sur la localisation coopérative dans des formations non infiniment rigides avec des contraintes de détection. Nos contributions introduisent un cadre dans lequel les objectifs éventuellement conflictuels du maintien de la connectivité, de l'exécution des tâches et de l'acquisition d'informations sont "médiés" à l'aide d'un programme quadratique et des fonctions de barrière de contrôle et du formalisme de la fonction de Lyapunov de contrôle.
Une autre contribution de cette thèse concerne la localisation active distribuée de cibles mobiles multiples par un groupe de robots volants utilisant des mesures basées sur des caméras, tout en accommodant d'autres tâches si la redondance du système le permet. Dans ce cas également, la formulation du problème utilise un programme quadratique et des fonctions de barrière de contrôle.
En nous appuyant sur la fonction de barrière de contrôle et le cadre du programme quadratique, nous identifions et abordons les limites de l'état actuel de la technique, en particulier en ce qui concerne les fonctions de barrière de contrôle distribuées. Nos modifications aboutissent à un contrôleur qui converge vers la solution optimale centralisée.
Enfin, nous présentons une méthodologie d'observation comme une nouvelle contribution, facilitant la localisation coopérative d'un système multi-robots dans un cadre commun en utilisant des mesures relatives au cadre du corps.

English version

PhD DEFENSE by Nicola De Carli (RAINBOW research team) on April 18th, 2024, at 9:30 am in the Petri-Turing room at the Inria Center of the University of Rennes.
(A reception will take place in the room Markov at the Inria Center of the University of Rennes at 5:30pm.)

[Public access to this event is subject to registration with lydie [*] mabilinria [*] fr - Access will not be permitted without prior registration. Visitors are not allowed to bring luggage or bags.]

Title: Active perception and Localization for Multi-Robot Systems.

Keywords: Multi-robot, Localization, Control, Active sensing.

Abstract:
In this thesis, we tackle challenges in the localization of multi-robot systems, focusing on cooperative localization in non-infinitesimally rigid formations with sensing constraints. Our contributions introduce a framework in which the possibly conflicting goals of connectivity maintenance, task execution and the information acquisition are "mediated" using a quadratic program and the control barrier functions and control Lyapunov function formalism.
Another contribution of this thesis addresses distributed active localization of multiple moving targets by a group of flying robots using camera-based measurements, while accommodating other tasks if system redundancy permits. Also in this case, the problem formulation utilizes a quadratic program and control barrier functions.
Building on the control barrier function and quadratic program framework, we identify and address limitations in the existing state of the art, particularly in distributed control barrier functions. Our modifications result in a controller that converges to the centralized optimal solution.
Lastly, we present an observer methodology as a novel contribution, allowing cooperative localization of a multi-robot system in a common frame using body-frame relative measurements.