Représentation des affordances distribuées dans un système multi-agents pour l'animation comportementale

Representation of distributed affordances in a multi-agent system for behavioral animation

• Auteur / Autrice : Maëlle Beuret
• Direction : Christian Gentil, Irène Foucherot, Joël Savelli
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2024
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-2024)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Bourgogne (LIB) (Dijon)
• Jury : Président / Présidente : Vincent Chevrier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Picault, Alexis Drogoul
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Chevrier, Sébastien Picault
• DOI : 10.70675/15ef0755z4906z4416za660z8616233a8ee9

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Perception des objets

Traitement réparti

Mots clés libres

Simulation

Affordances distribuées

Animation comportementale

Multi-Agents

Simulation

Distributed affordances

Behavioral animation

Multi-Agent

Résumé

Cette thèse présente une modélisation d'affordances distribuées dans un système multi-agents à travers le modèle COBAI (COntext-Based Agent Interactions) pour l'animation comportementale. Les potentialités d'action offertes par l'environnement (affordances) sont distribuées dans l'environnement par le biais d'entités appelées contextes. ⁤⁤Ces contextes influencent les agents et contraignent leurs comportements en leur fournissant des règles de comportement, qui peuvent être incomplètes et nécessiter l'unification avec des règles issues d'autres contextes pour être exécutées.COBAI fait suite à un modèle précédemment développé dans le cadre de la simulation de foules. Il comporte trois extensions. La première extension est l'exécution de comportements constitués à partir de plusieurs contextes complémentaires, chaque contexte apportant des informations sur les comportements, appelées modalités, au travers de règles de comportements incomplètes -- dans lesquelles seules certaines modalités sont spécifiées. Un comportement nécessite que toutes les modalités de son exécution soient remplies pour être exécuté. La deuxième extension permet l'exécution simultanée de plusieurs comportements, dont les concurrences sont en partie gérées par une gestion de ressources. Les ressources, qui peuvent être des parties du corps ou des outils extérieurs à l'agent, portent des compétences sous forme de règles de comportement. Un outil est une ressource associée à un objet qui peut être transmis d'un agent à un autre. Enfin, le modèle permet l'organisation des agents en groupes supervisés. Un agent superviseur, soumis à un moteur de supervision, distribue les comportements aux membres du groupe via l'unification des règles de comportement de son moteur de supervision avec celles des autres contextes auxquels il est soumis. Ce mécanisme permet de modéliser des comportements collectifs nécessitant coopération et synchronisation entre agents. Par exemple, dans une équipe de pompiers, l'agent superviseur peut coordonner la manipulation d'un brancard par plusieurs membres du groupe.L’un des objectifs principaux de ce travail est de montrer l’expressivité du modèle défini à partir de quelques principes de base. Ainsi, nous proposons une méthodologie de conception de simulation avec COBAI. Nous analysons la manière dont différents mécanismes fréquemment utilisés dans les systèmes multi-agents et diverses situations réelles peuvent être modélisés avec COBAI. Nous inversons également l'approche en considérant l'expressivité de chaque type de contexte. Enfin, nous proposons un processus complet de conception de simulation, illustré sur un exemple de situation de crise.Un prototype de COBAI a été implémenté dans le moteur de jeu Unity, et testé sur une simulation de noria de ramassage dans le cadre d'un partenariat avec le Centre d'Enseignement des Soins d'Urgence de Dijon. Dans la simulation réalisée, des pompiers, organisés en une hiérarchie de groupes supervisés, cherchent des victimes dans une zone d'accident et les transportent vers un poste médical avancé. ⁤

This thesis presents a model of distributed affordances in a multi-agent system through COBAI (COntext-Based Agent Interactions) for behavioral animation. The action potentials offered by the environment (affordances) are distributed throughout the environment via entities called contexts. These contexts influence the agents and constrain their behaviors by providing them with behavior rules, which may be incomplete and require unification with rules from other contexts to be executed.COBAI builds on a previously developed model for crowd simulations and introduces three extensions. The first extension involves executing behaviors built from several complementary contexts, with each context providing information on behaviors, called modalities, through incomplete behavior rules -- in which only some modalities are specified. A behavior requires that all its execution modalities be filled in order to be executed. The second extension allows the simultaneous execution of several behaviors, with concurrency partly managed through resource allocation. Resources, which may include body parts or external tools, carry skills in the form of behavior rules. A tool is a resource associated with an object that can be transferred between agents. Finally, the model enables agents to be organized into supervised groups. A supervising agent, submitted to a supervising engine, distributes behaviors to group members by unifying behavior rules from its supervising engine with those from other contexts to which it is submitted. This mechanism allows the modeling of collective behaviors that require cooperation and synchronization between agents. For example, in a team of firefighters, the supervising agent may coordinate the handling of a stretcher by several group members.One of the main objectives of this work is to show the expressiveness of the model defined with a few core principles. Thus, we propose a simulation design methodology using COBAI. We analyze how different mechanisms frequently used in multi-agent systems, and various real-world situations can be modeled with COBAI. Additionally, we reverse the approach by considering the expressiveness of each type of context. Finally, we propose a complete simulation design process, illustrated with an example of a crisis.A prototype of COBAI was implemented in the Unity game engine and tested in a pickup noria simulation as part of a partnership with the Centre d'Enseignement des Soins d'Urgence de Dijon. In the simulation, firefighters, organized in a hierarchy of supervised groups, search for victims in an accident zone and transport them to an advanced medical post.