Résumé:
L’application de recherche et de sauvetage consiste à naviguer dans un espace catastrophique selon une stratégie de déploiement dans le but de chercher et transporter des victimes à certaines localisations (dépôt). C’est une tâche qui se compose de deux comportements de base : l’exploration et le retour au dépôt. Ces deux comportements constituent des défis dans la littérature et plusieurs travaux veille à leur résolution.
Nous proposons dans ce travail d’utiliser un essaim de robots pour la résolution d’une mission de recherche et de sauvetage. En se concentrant, d’un côté, sur la dispersion de robots qui assure une large couverture de l’environnement et donc une grande éventuelle de localiser plus de victimes, et de l’autre côté, sur le retour rapide et non couteux au dépôt. Les systèmes biologiques forment de meilleures inspirations dans de telles conditions. L’exploration est ainsi assurée par la marche aléatoire Lévy (Lévy walk) et l’algorithme Dragonfly. Tandis que, le retour est assuré par des spots lumineux qui guident le robot jusqu’au dépôt. Le robot va suivre la lumière jusqu’au dépôt et n’as pas besoin de mémoriser sa position.
L’algorithme a été implémenté sous la plateforme de robotique mobile ARGoS. Plusieurs simulations ont été réalisé sous la même plateforme et une analyse des résultats montre l’efficacité de notre proposition par rapport à la marche aléatoire.
