In this thesis, we use evolutionary robotics techniques to automatically design and synthesise
behaviour for groups of simulated and real robots. Our contribution will be on
the design of non-trivial individual and collective behaviour; decisions about solitary or
social behaviour will be temporal and they will be interdependent with communicative
acts. In particular, we study time-based decision-making in a social context: how the
experiences of robots unfold in time and how these experiences influence their interaction
with the rest of the group. We propose three experiments based on non-trivial real-world
cooperative scenarios. First, we study social cooperative categorisation; signalling and
communication evolve in a task where the cooperation among robots is not a priori required.
The communication and categorisation skills of the robots are co-evolved from
scratch, and the emerging time-dependent individual and social behaviour are successfully
tested on real robots. Second, we show on real hardware evidence of the success of evolved
neuro-controllers when controlling two autonomous robots that have to grip each other
(autonomously self-assemble). Our experiment constitutes the first fully evolved approach
on such a task that requires sophisticated and fine sensory-motor coordination, and it
highlights the minimal conditions to achieve assembly in autonomous robots by reducing
the assumptions a priori made by the experimenter to a functional minimum. Third, we
present the first work in the literature to deal with the design of homogeneous control
mechanisms for morphologically heterogeneous robots, that is, robots that do not share
the same hardware characteristics. We show how artificial evolution designs individual
behaviours and communication protocols that allow the cooperation between robots of
different types, by using dynamical neural networks that specialise on-line, depending on
the nature of the morphology of each robot. The experiments briefly described above
contribute to the advancement of the state of the art in evolving neuro-controllers for
collective robotics both from an application-oriented, engineering point of view, as well as
from a more theoretical point of view.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:BICfB/oai:ulb.ac.be:ETDULB:ULBetd-11072008-103950 |
| Date | 10 November 2008 |
| Creators | Ampatzis, Christos |
| Contributors | Izzo Dario, Robert Frederic, Dorigo Marco, Bersini Hugues, DECAESTECKER Christine, Tuci Elio, Noble Jason, Birattari Mauro |
| Publisher | Universite Libre de Bruxelles |
| Source Sets | Bibliothèque interuniversitaire de la Communauté française de Belgique |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | text |
| Format | application/pdf |
| Source | http://theses.ulb.ac.be/ETD-db/collection/available/ULBetd-11072008-103950/ |
| Rights | restricted, J'accepte que le texte de la thèse (ci-après l'oeuvre), sous réserve des parties couvertes par la confidentialité, soit publié dans le recueil électronique des thèses ULB. A cette fin, je donne licence à ULB : - le droit de fixer et de reproduire l'oeuvre sur support électronique : logiciel ETD/db - le droit de communiquer l'oeuvre au public Cette licence, gratuite et non exclusive, est valable pour toute la durée de la propriété littéraire et artistique, y compris ses éventuelles prolongations, et pour le monde entier. Je conserve tous les autres droits pour la reproduction et la communication de la thèse, ainsi que le droit de l'utiliser dans de futurs travaux. Je certifie avoir obtenu, conformément à la législation sur le droit d'auteur et aux exigences du droit à l'image, toutes les autorisations nécessaires à la reproduction dans ma thèse d'images, de textes, et/ou de toute oeuvre protégés par le droit d'auteur, et avoir obtenu les autorisations nécessaires à leur communication à des tiers. Au cas où un tiers est titulaire d'un droit de propriété intellectuelle sur tout ou partie de ma thèse, je certifie avoir obtenu son autorisation écrite pour l'exercice des droits mentionnés ci-dessus. |
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