Algorithmes distribués pour la matière programmable : description de la forme cible et planification de l'auto-assemblage

Distributed algorithms for programmable matter : target shape description and self-assembly planning

• Auteur / Autrice : Thadeu Knychala Tucci
• Direction : Julien Bourgeois, Benoît Piranda
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 12/11/2018
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
• Partenaire(s) de recherche : Site de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
• Jury : Président / Présidente : Gauthier Picard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julien Bourgeois, Benoît Piranda, Gauthier Picard, Marie-Pierre Gleizes, Olivier Simonin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marie-Pierre Gleizes, Olivier Simonin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation (informatique)

Algorithmes

Mots clés libres

Intelligence distribuée

Réseau de robots communicants

Auto-reconfiguration

Scène 3D de codage

Programmation distribuée

Robots modulaires

Matière programmable

Auto-assemblage

Robots distribués à grande échelle

Distributed intelligence

Network of communicating robots

Self-reconfiguration

3D scene coding

Distributed programming

Modular robots

Programmable matter

Self-assembly

Large scale distributed robots

Résumé

La matière programmable peut être vue comme un énorme robot modulaire dans lequel chaque module peut communiquer avec ses voisins connectés et travailler tous ensemble pour atteindre un objectif commun, modifiant la forme du robot et l'adaptant à nouvelles fonctionnalités.Afin de parvenir à une coordination entre un groupe de plusieurs milliers de robots, des règles locales et des algorithmes distribués profiteraient à ce type d'environnement. De la même manière, utiliser de petits modules signifient qu'il existe également des ressources restreintes et que les algorithmes doivent être conçus pour intégrer ces contraintes.Cette thèse fournit des algorithmes et des solutions pour résoudre certaines parties du problème d'auto-reconfiguration, chaque module intégrant le même algorithme et se coordonnant avec les autres au moyen d'une communication de voisin à voisin. L'une d'entre elles propose une représentation de la structure cible qui réduit la mémoire utilisée. De plus, l'auto-assemblage comme l'auto-reconfiguration se compose de deux étapes:(1) identifier les positions libres disponibles pour l'installation des modules et (2) déplacer et connecter les modules à ces positions. Dans cette thèse sont présentées des solutions distribuées pour la première étape qui peuvent décider des positions pouvant être remplies et peuvent créer n'importe quelle forme 3D, y compris des formes avec des trous internes et des concavités.

Programmable matter can be seen as a huge modular robot in which each module can communicate to its connected neighbors and work all together to achieve a common goal, more likely changing the shape of the whole robot and adapting it with new functionalities.In order to achieve coordination between a group with many thousand robots, local rules and distributed algorithms would take advantage in this environment. In the same way, small modules means there is also small resources and algorithms should be designed to reflect these needs.This thesis provide algorithms and solutions to solve some parts of the self-reconfiguration problem with each module embedding the same algorithm and coordinating with the others by means of neighbor-to-neighbor communication. One of them is a study and proposal of a representation for the goal structure that reduces the footprint memory. Also, the self-assembly like self-reconfiguration is composed of two steps:(1) identifying the free positions that are available for docking and (2) moving and docking modules to these positions. In this thesis, distributed solutions for the first step are presented which can decide positions that can be filled and can create any 3D shape, including shapes with internal holes and concavities.