Domaines Scientifiques

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Systèmes Autonomes et Intelligents

L'objet de la recherche est d'étudier et de concevoir des systèmes autonomes et intelligents. « Système » doit être compris au sens large, recouvrant aussi bien une flottille de véhicules routiers ou d'engins volants ou un ensemble hétérogène de dizaines de processeurs programmables ou dédiés, connectés par un réseau sur puce pour des applications multimédia ou de communication sans fil. Dans tous les cas il s'agit de systèmes composés d'un grand nombre d'éléments (usines, véhicules, clients, processeurs, etc.), chacun pouvant fonctionner de façon autonome, et dont on cherche à optimiser le fonctionnement global. « Autonome » signifie que les agents dont se compose le système ont un comportement dicté par leur intérêt et par les règles dudit système. « Intelligent » signifie que le système a été conçu de manière « optimale », c'est-à-dire qu'il est capable de remplir ses fonctions au moindre coût et/ou de manière très efficace. Ainsi, pour un ensemble d'applications dans un système sur puce avec des exigences de qualité de service individuelles et un objectif de consommation minimale, on partitionnera les applications entre les processeurs au niveau système (intelligence) et on ordonnancera les tâches sur chaque processeur en exploitant sa capacité d'ajuster sa vitesse en fonction de la charge de travail de manière à consommer le moins d'énergie possible (autonomie). De manière générale, l'étude de tels systèmes peut se faire sous l'angle de la théorie des jeux algorithmiques, notamment à travers les équilibres de Nash, et leur conception pose évidemment des problèmes algorithmiques difficiles. Nous cherchons donc à obtenir des algorithmes approchés et/ou exacts avec une faible complexité. Une grande part de la recherche concerne des entités autonomes mobiles

Mots clés méthodes : économie d'énergie, ordonnancement de tâches, optimisation multicritère, optimisation combinatoire, algorithmes approchés polynomiaux, théorie des jeux algorithmique, modélisation Takagi-Sugeno, multi-modèles, groupes de Lie, ensembles invariants, observateurs à entrées inconnues, filtrage de Kalman, filtrage particulaire, méthodes IMM, commande robuste, méthode de Lyapunov, planification et poursuite de trajectoire.

Last modified: 2013/10/14 15:44