Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La recherche proposée est orientée vers l'étude de descriptions verbales d'itinéraires dans le but de géolocaliser des itinéraires décrits au sein de systèmes géo-référencés, avec une application à un contexte de course d'orientation dans un environnement naturel. Il s'agit explicitement de faire un lien conceptuel, structurel et logique entre une description verbale d'itinéraire et une représentation spatialisée. Une étude des descriptions verbales d'itinéraire produites lors d'expériences de course d'orientation a permis de définir une modélisation formelle par extraction des informations statiques et dynamiques d'un itinéraire décrit. La représentation logique dérivée s'appuie sur un modèle de graphe où les entités de référence sont les repères et les actions de déplacement. Elle permet en particulier une confrontation avec les démarches usuelles de qualification d'itinéraires en milieu urbain. Cette modélisation sert ensuite de support à une proposition d'algorithme de recherche et de géolocalisation d'itinéraire développée à partir des principes des algorithmes de colonies de fourmis. La démarche de recherche est validée par un prototype expérimental qui combine une modélisation d'itinéraire avec une recherche de parcours optimal. Ce prototype est illustré par une série de tests expérimentaux et des études de performance.

Cette thèse est consacrée au domaine interdisciplinaire des Systèmes de Transport Intelligents et des technologies de Réalité Virtuelle. Elle se concentre sur l'amélioration des stratégies de commande des véhicules intelligents en tenant compte des impacts de l'environnement naturel ainsi que sur l'analyse de performance, la visualisation et la vérification de la validité des algorithmes de commande sur la plateforme de véhicules intelligents réalité virtuelle (IVVR).La plateforme IVVR comprend trois sous-systèmes : un sous-système de commande de véhicules intelligents, un sous-système de visualisation et un sous-système virtuel sans fil. Le synthétique environnement naturel a été modélisé et simulé pour la simulation et l'analyse de performance des stratégies de commande sous conditions environnementales complexes. Ensuite, les expérimentations concernant le trafic équipé du régulateur de vitesses adaptatives (ou coopérative) sont exécutés et ils montrent que les systèmes existants ont échoué à maintenir une espace inter-véhiculaire de sécurité lorsque les conditions d'environnement naturel sont défavorables. Dans ce cas, nous proposons un nouvel algorithme de commande appelé NECACC pour le contrôle longitudinal du véhicule en maintenant une espace inter-véhiculaire de sécurité et garantissant une capacité de circulation optimisée même dans des conditions environnementales complexes. Cet algorithme est ensuite simulé, vérifié et validé sur la plateforme IVVR. Enfin, les démonstrations de trafic virtuel effectuant des manœuvres communes de circulation contrôlés par les systèmes de commande intégrés proposées sont présentées sous diverse conditions environnementales

Le déplacement entièrement autonome d'un robot mobile en environnements naturels est un problème encore loin d'être résolu. Il nécessite la mise en oeuvre de fonctionnalités permettant de réaliser le cycle perception/décision/action, que nous distinguons en deux catégories : navigation (perception et décision sur le mouvement à réaliser) et locomotion (réalisation du mouvement). Pour pouvoir faire face à la grande diversité de situations que le robot peut rencontrer en environnement naturel, il peut être primordial de disposer de plusieurs types de fonctionnalités complémentaires, constituant autant de modes de déplacement possibles. En effet, de nombreuses réalisations de ces derniers ont été proposées dans la littérature ces dernières années mais aucun ne peut prétendre permettre d'exécuter un déplacement autonome en toute situation. Par conséquent, il semble judicieux de doter un robot mobile d'extérieur de plusieurs modes de déplacement complémentaires. Dès lors, ce dernier doit également disposer de moyens de choisir en ligne le mode le plus approprié. Dans ce cadre, cette thèse propose une mise en oeuvre d'un tel système de sélection de mode de déplacement, réalisée à partir de deux types de données : une observation du contexte pour déterminer dans quel type de situation le robot doit réaliser son déplacement et une surveillance du comportement du mode courant, effectuée par des moniteurs, et qui influence les transitions vers d'autres modes lorsque le comportement du mode actuel est jugé non satisfaisant. Nous présentons donc : un formalisme probabiliste d'estimation du mode à appliquer, des modes de navigation et de locomotion exploités pour réaliser le déplacement autonome, une méthode de représentation qualitative du terrain (reposant sur l'évaluation d'une difficulté calculée après placement de la structure du robot sur un modèle numérique de terrain), et des moniteurs surveillant le comportement des modes de déplacement utilisés (évaluation de l 'efficacité de la locomotion par roulement, surveillance de l'attitude et de la configuration du robot...). Des résultats expérimentaux de ces éléments intégrés à bord de deux robots d'extérieur différents seront enfin présentés et discutés.

Cette thèse est consacrée à la conception et au développement d'une plateforme multi-agent, en réalité virtuelle, de pilotage de véhicules intelligents pour la simulation du comportement microscopique du trafic. D'abord, un système de simulation intelligent des véhicules en réalité virtuelle (VR-ISSV), basé sur les multi-agents, est proposé : c'est un système modulaire hiérarchique de modélisation et de simulation, comprenant une couche matérielle, réseau et système d'exploitation ; une couche de gestion de la visualisation ; une couche de multi-agents et une couche d'interface homme-machine. Ensuite, pour le modèle d'agent du véhicule intelligent, un paradigme de conception décentralisée est utilisé basé sur l'approche multi-contrôleurs, où le comportement du suivi des véhicules et le comportement du dépassement des véhicules sont réalisées par coordination entre multi-contrôleurs. L'agent d'environnement est construit en tenant compte de l'interaction entre les véhicules et l'environnement naturel synthétique. Un système d'information géographique (GIS) est par ailleurs utilisé afin de définir l'agent d'environnement. Enfin, pour assurer la sécurité dans les manœuvres microscopiques du trafic, plusieurs contrôleurs du véhicule intelligent, adaptés à l'environnement complexe, sont considérés. Les contrôleurs, basés sur la logique floue, sont proposés pour envoyer les commandes appropriées aux actionneurs du véhicule - volant de direction, accélérateur, frein... Les modèles de comportement microscopique du trafic basé sur l'agent de véhicule intelligent sont étudiés considérant différents scénarios et l'environnement

Cette thèse est consacrée à la conception et au développement d’une plateforme multi-agent, en réalité virtuelle, de pilotage de véhicules intelligents pour la simulation du comportement microscopique du trafic. D’abord, un système de simulation intelligent des véhicules en réalité virtuelle (VR-ISSV), basé sur les multi-agents, est proposé : c’est un système modulaire hiérarchique de modélisation et de simulation, comprenant une couche matérielle, réseau et système d’exploitation ; une couche de gestion de la visualisation ; une couche de multi-agents et une couche d’interface homme-machine. Ensuite, pour le modèle d’agent du véhicule intelligent, un paradigme de conception décentralisée est utilisé basé sur l’approche multi-contrôleurs, où le comportement du suivi des véhicules et le comportement du dépassement des véhicules sont réalisées par coordination entre multi-contrôleurs. L’agent d’environnement est construit en tenant compte de l’interaction entre les véhicules et l’environnement naturel synthétique. Un système d’information géographique (GIS) est par ailleurs utilisé afin de définir l’agent d’environnement. Enfin, pour assurer la sécurité dans les manœuvres microscopiques du trafic, plusieurs contrôleurs du véhicule intelligent, adaptés à l’environnement complexe, sont considérés. Les contrôleurs, basés sur la logique floue, sont proposés pour envoyer les commandes appropriées aux actionneurs du véhicule - volant de direction, accélérateur, frein... Les modèles de comportement microscopique du trafic basé sur l’agent de véhicule intelligent sont étudiés considérant différents scénarios et l’environnement / This PhD thesis is dedicated to the modeling and simulation of microscopic traffic behavior in virtual reality system, with the intent of providing a new approach to effectively ensure traffic safety. At first, Virtual Reality Intelligent Simulation System of Vehicles (VR-ISSV), based on multi-agent, is proposed to simulate the intelligent microscopic traffic, which is a hierarchical modular modeling and simulation system consisting of hardware, network and operating system layers, visualization management layer, multi-agent layer, human-machine interface layer. The multi-agent layer includes entity agents (intelligent vehicle agents and around vehicle agents), service agent and environment agent. Second, for the intelligent vehicle agent model, a decentralized design paradigm is used for developing the multi-controller based intelligent vehicle, whereby the car following behavior and the overtaking behavior could be realized by the coordination of the multi-controller. The environment agent is constructed based on the conception of Synthetic Natural Environment (SNE), taking into account the interaction between the vehicles and the natural environment. Geographic Information System (GIS) is used to establish environment agent. Finally, to ensure the safety in microscopic traffic maneuver, the intelligent vehicle controllers adapting to complex environment are considered. Fuzzy logic based controllers are designed for sending the appropriate outputs to the vehicle’s actuators – the steering wheel and the throttle/brake pedals. Microscopic traffic behavior models based on the intelligent vehicle agent involving environment are studied

La sénescence de survie est un processus défini comme le déclin progressif des probabilités de survivre en fonction de l'âge, et caractérisé par deux paramètres clés : l'âge de début de sénescence et le taux de sénescence. En dépit de son caractère délétère sur la fitness, la sénescence est observée chez la plupart des êtres vivants et plusieurs théories évolutives de la sénescence ont été proposées pour expliquer ce paradoxe. Chez les mammifères, il existe une grande diversité de patrons de sénescence de survie entre les espèces, mais aussi entre les sexes. En général, les males sénescent plus tôt et plus vite que les femelles, et vivent donc moins longtemps. Un des objectifs de ma thèse fut d'identifier un (des) facteur(s), qui pourraient expliquer cette diversité aussi bien au niveau inter- que intra-spécifique chez les mammifères. Pour ce faire, j'ai utilisé une approche comparative qui corrige pour la phylogénie, et des données démographiques issues de populations captives (base de données Species360). Ma thèse confirme tout d'abord l'idée commune que les mammifères vivent généralement plus longtemps en captivité qu'en milieu sauvage, mais ce bénéfice est plus important pour les espèces ayant un cycle de vie rapide que pour celles ayant un cycle de vie très lent. De plus, l'intensité de la sélection sexuelle explique en partie les différences de patron de sénescence avec, chez les ruminants, les mâles des espèces polygynes commençant leur sénescence plus tôt et vivant moins longtemps que les mâles des espèces monogames. Cette thèse démontre également l'importance de définir précisément la forme et la force des relations allométriques pour éviter toute erreur d'interprétation. Enfin, mes résultats montrent que les pratiques managériales en zoo, plus que l'allocation à la reproduction, influencent le patron de sénescence de deux espèces de Varis. En conclusion, ma thèse a permis de mettre en évidence l'importance d'inclure les concepts de la sélection sexuelle dans le contexte des théories évolutives actuelles. Enfin, l'étude des facteurs ayant une influence sur le patron de sénescence de survie des espèces menacées, que cela soit en captivité ou dans leur milieu naturel, devrait permettre d'obtenir des informations clés pour aider à la conservation de ces espèces / The process of actuarial senescence is defined as the progressive decline of survival per time unit with increasing age and can be characterized by two keys metrics corresponding to the age at the onset of senescence and the rate of senescence. Despite its detrimental effect in terms of fitness, senescence is a nearly ubiquitous process across the tree of life and several evolutionary theories of senescence have been proposed to solve this apparent paradox. Across mammals, a large diversity of actuarial senescence patterns is observed among species, but also between sexes, with males often living shorter than females. One objective of my Ph.D. was to identify factor(s) influencing survival and actuarial senescence at inter- and intra-specific levels using a phylogenetic comparative approach based on demographic data obtained from captive populations (Species360 database). My thesis first confirms the common belief that mammals in zoos generally outlive their wild counterparts, but fast-living species benefit more of captive condition than slow-living species. In addition, I found that sexual selection intensity partly account for the diversity of actuarial senescence patterns with males of polygynous ruminant senescing earlier and living shorter than males of monogamous ruminants. Moreover, I highlight that evolutionary allometry of sexually selected traits need to be determined accurately to avoid any misinterpretation. Finally, my results confirm that management practices in zoos influence actuarial senescence pattern at intra-specific level in two species of Varecia but not the allocation in reproduction. In conclusion, my Ph.D. highlights the importance to include the concept of sexual selection within the evolutionary framework of current theories of senescence. Finally, the study of factors influencing the actuarial senescence patterns of threatened species is likely to provide key information in conservation projects of these species

La problématique étudiée dans cette thèse concerne le maintien de l’intégrité de robots mobiles en milieux naturels. L’objectif est de fournir des lois de commande permettant de garantir l’intégrité d’un véhicule lors de déplacements autonomes en milieux naturels à vitesse élevée (5 à 7 m.s -1 ) et plus particulièrement dans le cadre de l’agriculture de précision. L’intégrité s’entend ici au sens large. En effet, l’asservissement des déplacements d’un robot mobile peut générer des consignes nuisant à son intégrité physique, ou à la réalisation de sa tâche (renversement, tête-à-queue, stabilité des commandes, maintien de la précision, etc.). De plus, le déplacement en milieux naturels amène des problématiques liées notamment à des conditions d’adhérence variables et relativement faibles (d’autant plus que la vitesse du véhicule est élevée), ce qui se traduit par de forts glissements des roues sur le sol, ou encore à des géométries de terrains non traversables par le robot. Aussi, cette thèse vise à déterminer en temps réel l’espace de stabilité en terme de commandes admissibles permettant de modérer les actions du robot. Après une présentation des modélisations existantes, et des observateurs permettant l’exploitation de ces modélisations pour la mise en place de loi de commande prédictive en braquage pour le suivi de trajectoire, une nouvelle méthode d’estimation des glissements basé sur une observation cinématique est proposée. Celle-ci permet de répondre aux problématiques de vitesse variable (et notamment du passage de la vitesse par des valeurs nulles) du véhicule et d’observation lors d’un déplacement sans trajectoire de référence. Ce nouvel observateur est primordial pour la suite des développements de cette thèse, puisque la suite des travaux s’intéresse à la modulation de la vitesse du véhicule. Ainsi, dans la suite des travaux, deux lois de commande prédictives agissant sur la vitesse du véhicule ont été mises en place. La première apporte une solution à la problématique de la saturation des actionneurs en braquage, lorsque la vitesse ou les glissements rendent la trajectoire à suivre inadmissible vis-à-vis des capacités physiques du véhicule. La deuxième répond à la problématique de la garantie de la précision du suivi de trajectoire (maintien du véhicule dans un couloir de déplacement). Dans les deux cas la stratégie de commande est similaire : on prédit l’état futur du véhicule en fonction de ses conditions d’évolution actuelle et de conditions d’évolutions futures simulées (obtenues grâce à la simulation de l’évolution d’un modèle dynamique du véhicule) afin de déterminer la valeur de la vitesse optimale pour que les variables cibles (dans un cas la valeur du braquage et dans l’autre l’écart à la trajectoire) respectent les conditions imposées (non-dépassement d’une valeur cible). Les résultats présentés dans ce mémoire ont été réalisés soit en simulations, soit en conditions réelles sur des plateformes robotiques. Il en découle que les algorithmes proposés permettent dans un cas de réduire la vitesse du véhicule pour éviter la saturation du braquage et donc les phénomènes de sur et sous virage qui en découlerait et donc permet de conserver la commandabilité du véhicule. Et dans l’autre cas de garantir que l’écart à la trajectoire reste sous une valeur cible. / This thesis focused on the issue of the preseving of the integrity of mobile robots in off-road conditions. The objective is to provide control laws to guarantee the integrity of a vehicle during autonomous displacements in natural environments at high speed (5 to 7 m.s -1 ) and more particularly in The framework of precision farming. Integrity is here understood in the broad sense. Indeed, control of the movements of a mobile robot can generate orders that affect its physical integrity, or restrains the achievement of its task (rollover, spin, control stability, maintaining accuracy , etc.). Moreover, displacement in natural environments leads to problems linked in particular to relatively variable and relatively low adhesion conditions (especially since the speed of the vehicle is high), which results in strong sliding of wheels on the ground, or to ground geometries that can not be crossed by the robot. This thesis aims to determine in real time the stability space in terms of permissible controls allowing to moderate the actions of the robot. After a presentation of the existing modelings and observers that allow the use of these modelizations for the implementation of predictive control law for trajectory tracking, a new method of estimation of side-slip angles based on a kinematic observation is proposed. It permit to address the problem of variable speed of the vehicle (and in particular the case of zero values) and also to allow the observation during a displacement without reference trajectory. This new observer is essential for the further development of this thesis, since the rest of the work is concerned with the modulation of the speed of the vehicle. So, in the further work, two predictive control laws acting on the speed of the vehicle have been set up. The first one provides a solution to the problem of the saturation of steering actuators, when the speed or side-slip angles make the trajectory inadmissible to follow with respect to the physical capacities of the vehicle. The second one adress the problem of guaranteeing the accuracy of trajectory tracking (keeping the vehicle in a corridor of displacement). In both cases, the control strategy is similar: the future state of the vehicle is predicted according to the current conditions of evolution and the simulated one for the future evolution (obtained by simulating the evolution of dynamics models of the vehicle) in order to determine the value of the optimum speed so that the target variables (in one case the value of the steering and in the other the lateral deviation from the trajectory) comply with the imposed conditions (not exceeding a target value). The results presented in this thesis were realized either in simulations or in real conditions on robotic platforms. It follows that the proposed algorithms make it possible : in one case to reduce the speed of the vehicle in order to avoid the saturation of the steering actuator and therefore the resulting over and under steering phenomena and thus make it possible to preserve the vehicle’s controllability. And in the other case, to ensure that the lateral deviation from the trajectory remains below a target value.

Cette thèse est consacrée au domaine interdisciplinaire des Systèmes de Transport Intelligents et des technologies de Réalité Virtuelle. Elle se concentre sur l’amélioration des stratégies de commande des véhicules intelligents en tenant compte des impacts de l’environnement naturel ainsi que sur l’analyse de performance, la visualisation et la vérification de la validité des algorithmes de commande sur la plateforme de véhicules intelligents réalité virtuelle (IVVR).La plateforme IVVR comprend trois sous-systèmes : un sous-système de commande de véhicules intelligents, un sous-système de visualisation et un sous-système virtuel sans fil. Le synthétique environnement naturel a été modélisé et simulé pour la simulation et l’analyse de performance des stratégies de commande sous conditions environnementales complexes. Ensuite, les expérimentations concernant le trafic équipé du régulateur de vitesses adaptatives (ou coopérative) sont exécutés et ils montrent que les systèmes existants ont échoué à maintenir une espace inter-véhiculaire de sécurité lorsque les conditions d’environnement naturel sont défavorables. Dans ce cas, nous proposons un nouvel algorithme de commande appelé NECACC pour le contrôle longitudinal du véhicule en maintenant une espace inter-véhiculaire de sécurité et garantissant une capacité de circulation optimisée même dans des conditions environnementales complexes. Cet algorithme est ensuite simulé, vérifié et validé sur la plateforme IVVR. Enfin, les démonstrations de trafic virtuel effectuant des manœuvres communes de circulation contrôlés par les systèmes de commande intégrés proposées sont présentées sous diverse conditions environnementales / This thesis is dedicated to the interdisciplinary area of Intelligent Transportation Systems and Virtual Reality technologies. It focuses on the improvement of intelligent vehicles control strategies by considering the natural environment impacts as well as the visualization, the verification and performance analysis of proposed control algorithms on the proposed Intelligent Vehicles Virtual Reality (IVVR) platform.The IVVR platform includes three subsystems: Vehicle Intelligent Control Subsystem, Visualization Subsystem and Virtual Wireless Subsystem. For realizing the control strategy simulation and performance analysis under complex natural environment conditions, Synthetic Natural Environment has been modeled and simulated in this IVVR platform. Therefore, experiments of Adaptive Cruise Control (ACC) or Cooperative ACC system equipped traffic are executed and show that normal ACC/CACC system fails to keep a safe inter-vehicle space when the natural environment condition is variable or adverse especially in stiff conditions. For solving this problem, we propose a new control algorithm called NECACC (Natural Environment based CACC) for longitudinal vehicle control in maintaining a safe inter-vehicle distance as well as guaranteeing an appropriate traffic capacity even under complex environmental conditions. This algorithm is then simulated and verified in IVVR platform as a “proof of concept”. Finally, some virtual traffic demonstrations performing common traffic maneuvers are presented in IVVR platform under various environmental conditions. The vehicle platoon is controlled by proposed integrated control system and the safety can be ensured all the time

La problématique étudiée dans cette thèse concerne le guidage en formation d’une flotte de robots mobiles en environnement naturel. L’objectif poursuivi par les robots est de suivre une trajectoire connue (totalement ou partiellement) en se coordonnant avec les autres robots pour maintenir une formation décrite comme un ensemble de distances désirées entre les véhicules. Le contexte d’évolution en environnement naturel doit être pris en compte par les effets qu’il induit sur le déplacement des robots. En effet, les conditions d’adhérence sont variables et créent des glissements significatifs des roues sur le sol. Ces glissements n’étant pas directement mesurables, un observateur est mis en place, permettant d’obtenir une estimation de leur valeur. Les glissements sont alors intégrés au modèle d’évolution, décrivant ainsi un modèle cinématique étendu. En s’appuyant sur ce modèle, des lois de commande adaptatives sur l’angle de braquage et la vitesse d’avance d’un robot sont alors conçues indépendamment, asservissant respectivement son écart latéral à la trajectoire et l’interdistance curviligne de ce robot à une cible. Dans un second temps, ces lois de commande sont enrichies par un algorithme prédictif, permettant de prendre en compte le comportement de réponse des actionneurs et ainsi d’éviter les erreurs conséquentes aux retards de la réponse du système aux commandes. À partir de la loi de commande élémentaire en vitesse permettant d’assurer un asservissement précis d’un robot par rapport à une cible, une stratégie de commande globale au niveau de la flotte est établie. Celle-ci décline l’objectif de maintien de la formation en consigne d’asservissement désiré pour chaque robot. La stratégie de commande bidirectionnelle conçue stipule que chaque robot définit deux cibles que sont le robot immédiatement précédent et le robot immédiatement suivant dans la formation. La commande de vitesse de chaque robot de la formation est obtenue par une combinaison linéaire des vitesses calculées par la commande élémentaire par rapport à chacune des cibles. L’utilisation de coefficients de combinaison constants au sein de la flotte permet de prouver la stabilité de la commande en formation, puis la définition de coefficients variables est envisagée pour adapter en temps réel le comportement de la flotte. La formation peut en effet être amenée à évoluer, notamment en fonction des impératifs de sécurisation des véhicules. Pour répondre à ce besoin, chaque robot estime en temps réel une distance d’arrêt minimale en cas d’urgence et des trajectoires d’urgence pour l’évitement du robot précédent. D’après la configuration de la formation et les comportements d’urgence calculés, les distances désirées au sein de la flotte peuvent alors être modifiées en ligne afin de décrire une configuration sûre de la formation. / This thesis focuses on the issue of the control of a formation of wheeled mobile robots travelling in off-road conditions. The goal of the application is to follow a reference trajectory (entirely or partially) known beforehand. Each robot of the fleet has to track this trajectory while coordinating its motion with the other robots in order to maintain a formation described as a set of desired distances between vehicles. The off-road context has to be considered thoroughly as it creates perturbations in the motion of the robots. The contact of the tire on an irregular and slippery ground induces significant slipping and skidding. These phenomena are hardly measurable with direct sensors, therefore an observer is set up in order to get an estimation of their value. The skidding effect is included in the evolution of each robot as a side-slip angle, thus creating an extended kinematic model of evolution. From this model, adaptive control laws on steering angle and velocity for each robot are designed independently. These permit to control respectively the lateral distance to the trajectory and the curvilinear interdistance of the robot to a target. Predictive control techniques lead then to extend these control laws in order to account for the actuators behavior so that positioning errors due to the delay of the robot response to the commands are cancelled. The elementary control law on the velocity control ensures an accurate longitudinal positioning of a robot with respect to a target. It serves as a base for a global fleet control strategy which declines the overall formation maintaining goal in local positioning objective for each robot. A bidirectionnal control strategy is designed, in which each robot defines 2 targets, the immediate preceding and following robot in the fleet. The velocity control of a robot is finally defined as a linear combination of the two velocity commands obtained by the elementary control law for each target. The linear combination parameters are investigated, first defining constant parameters for which the stability of the formation is proved through Lyapunov techniques, then considering the effect of variable coefficients in order to adapt in real time the overall behavior of the formation. The formation configuration can indeed be prone to evolve, for application purposes and to guarantee the security of the robots. To fulfill this latter requirement, each robot of the fleet estimates in real time a minimal stopping distance in case of emergency and two avoidance trajectories to get around the preceding vehicle if this one suddenly stops. Given the initial configuration of the formation and the emergency behaviors calculated, the desired distances between the robots can be adapted so that the new configuration thus described ensures the security of each and every robot of the formation against potential collisions.