Samir Torki - Mécanismes pour la réduction des effets de la latence et de la gigue sur les environnements virtuels distribués

Les environnements virtuels distribués (EVD) tendent à devenir de plus en plus répandus, que ce soit sous la forme de jeux vidéo en ligne, de simulateurs d'entraînement ou d'environnements collaboratifs distribués. De manière générale, le fonctionnement de tels systèmes consiste à répercuter sur chaque hôte les changements opérés sur chaque entité présente. Le but est alors de donner à chacun d'entre eux des informations les plus à jour possibles quant à l'état du monde virtuel.

Ces échanges d'informations, en passant le plus souvent par le réseau, sont souvent soumis à différentes contraintes qu'il s'agisse de limitations en bande passante, de latence ou de gigue. Ces différents phénomènes ont malheureusement des répercussions négatives sur le fonctionnement des EVD que ce soit en introduisant des incohérences ou en en induisant des délais importants susceptibles de gêner utilisateurs. Afin de pallier à de tels problèmes, différentes techniques existent, parmi lesquelles les plus courantes sont le filtrage et le dead reckoning.

Après avoir présenté ces problématiques et quelques unes des techniques employées, mon exposé présentera deux approches destinée à réduire les effets de la latence et de la gigue.

La première, une approche par zones de gestion, s'inscrit dans le cadre d'EVD basés sur la High Level Architecture, le standard IEEE 1516 en matière de simulations distribuées. Elle consiste à améliorer les communications entre entités en interaction en les migrant d'un hôte à un autre. Le but recherché par cette approche est alors de "transformer" les échanges entre de telles entités en des communications intraprocessus soumises à des latences extrêmement faibles.

La deuxième approche présentée consiste en une optimisation de l'algorithme de dead reckoning à l'aide de systèmes de classeurs. L'algorithme de dead reckoning a pour but de permettre une réduction du nombre de messages échangés en se basant sur la prédiction de l'état des entités. L'approche proposée a alors pour but de mettre en oeuvre les capacités adaptatives et les capacités d'optimisation des systèmes de classeurs afin de déterminer le modèle de prédiction le plus adéquat en fonction de la nature et de l'état de chaque entité.