Essaim flexible : de la poursuite à la défense sans reprogrammation express
Une meute de loups passe en une seconde de la poursuite d'une proie à la défense de sa tanière. Cette même polyvalence, des ingénieurs l'ont intégrée dans un algorithme pour essaims de robots. La clé réside dans une méthode proposée par John von Neumann : les robots ne courent pas après la cible, mais calculent ses déplacements futurs et bloquent ses voies de fuite, comme des rabatteurs qui coupent les sentiers. Paradoxalement, pour attraper la cible, ils ralentissent souvent — cela réduit l'imprévisibilité et rend la poursuite inéluctable.
Un garde interne — un mécanisme simple — veille à ce que personne ne se percute dans l'ardeur de la chasse. En modifiant les réglages numériques, l'essaim passe en douceur de la chasse à une défense impénétrable. Aucune reprogrammation nécessaire : la meute se métamorphose à la volée.
Fait surprenant : les mêmes principes sont déjà utilisés pour analyser les mouvements de foule — ils prédisent les bousculades dans les stades et ouvrent à l'avance les sorties de secours.
Résumé original
tel que rédigé par les auteurs, en anglais arXiv:2607.10986
This paper introduces a hierarchical control architecture for multi-agent adversarial environments, decoupling strategic task planning from rigorous safety assurance. The system formulates pursuit-evasion as a zero-sum receding-horizon game, solved via an iterative minimax \acl{mpc} scheme. This allows pursuers to anticipate and block evader trajectories using transverse velocity penalties rather than relying on reactive heuristic formations. To guarantee collision-free operation without compromising the convexity of the \acl{mpc}, a discrete-time \acl{cbf} operates as an inner-loop safety filter. Through simulated experiments, we demonstrate the framework's adaptability. By simply altering the weights of the shared zero-sum payoff and \acl{cbf} constraints, the swarm can fluidly switch from aggressive pursuit-evasion tactics to strict perimeter defense and area denial, demonstrating robust performance across varying rules of engagement without structural changes to the control logic. The source code is available: https://github.com/ananya-ac/pursuit-evasion-mpc-cbf.
Une approche similaire est utilisée dans les systèmes de conduite automatique : aux intersections, les voitures « se mettent d'accord » sur qui passera en premier, en prédisant les actions des autres.
Dans la série « Stargate SG-1 », les réplicateurs forment un essaim qui se réorganise instantanément de l'attaque à la défense — comme une incarnation de cet algorithme.