Positionnement relatif et absolu au sein d’un système de Mems ultra dense

International audienceLe développement de nouveaux matériaux tels que le graphème, un feuillet de l’épaisseur d’un atome, composé d’atomes de carbone arrangés selon un motif hexagonal, permet la fabrication de nouveaux nano-appareils La fréquence attendue des nano-transmetteurs et des nano- antennes à base de graphène est de l’ordre du terahertz, donnant lieu à des communications nano-wireless entre les nano-robots[1]. Les nano-robots dotés de ces moyens sont utilisés dans différentes applications pour mener des actions, ou pour la construction de formes 2D/3D intelligentes (matière programmable-claytronics[2]). Ces applications nécessitent souvent (pour être menées à bien), une connaissance précise de la position du nano-robot. Dans bien des cas, il est plus utile d’avoir une information locale sur les positions relatives des nano-robots et leur orientation, qu’une position globale de chaque robot. Les travaux sur le micropositionnement de nano- robots sont soit stochastiques[3] et se basent sur des approches probabilistes, qui donnent de meilleurs résultats à petite échelle, mais produisent une accumulation d’erreur plus grande avec un grand échantillon; soit déterministes et se basent sur des considérations géométriques pour calculer de façon exacte la position de chaque élément, puis diffuser celle-ci à l’ensemble des éléments.Nous proposons une modélisation d’une smart-grid (treillis orthogonal et hexagonal) de nano-robots à géométrie régulière, et de leur connecteurs (actuators et sensors pour les déplacements et autres actions) communiquant par contact. Partant de cette modélisation, nous proposons un algorithme de positionnement mixte (absolus et relatifs) en 2D et 3D sans mobilité, de nœuds dans un ensemble dont la taille varie du millier au million d’éléments, en se basant uniquement sur les relations de voisinage. Puis par simulation nous procédons à une validation fonctionnelle de notre algorithme, ainsi qu’une validation du passage à l’échelle de notre algorithme sur des grilles orthogonales de 1 million de nœuds