Un cadre théorique pour la conception et la réalisation de robots sériels modulaires et reconfi[...]

Description du sujet de thèse

Le sujet de recherche porte sur le développement d'un cadre théorique pour la conception et la réalisation de robots sériels modulaires et reconfigurables axés sur les tâches, en vue d'un déploiement rapide.


Domaine

Défis technologiques


Sujets de thèse

Un cadre théorique pour la conception et la réalisation de robots sériels modulaires et reconfigurables axés sur les tâches, en vue d'un déploiement rapide.


Contrat

Thèse


Description de l'offre

Les innovations qui ont donné naissance aux robots industriels remontent aux années soixante et soixante‑dix. Elles ont permis un déploiement massif de robots industriels qui ont transformé les ateliers, du moins dans certains secteurs de l'industrie tels que la construction automobile et certaines chaînes de production de masse. Néanmoins, ces robots ne répondent pas totalement à d'autres applications qui sont apparues et se sont développées dans des domaines tels que la recherche en laboratoire, la robotique spatiale, la robotique médicale, l'inspection et la maintenance, la robotique agricole, la robotique de service et, bien sûr, les humanoïdes. Un petit nombre de ces secteurs ont connu un déploiement et une commercialisation à grande échelle de systèmes robotiques, mais la plupart avancent de manière lente et incrémentale. Une question que l'on peut se poser est de savoir à quoi cela est dû ? Est‑ce parce que le matériel n'est pas adapté (capacités physiques insuffisantes pour générer les forces et effectuer les mouvements nécessaires), parce que le logiciel n'est pas suffisamment performant (contrôle‑commandement, perception, décision, apprentissage, etc.), ou parce qu'on ne dispose pas de paradigmes de conception capables de répondre aux besoin de ces applications (possibilités de conception rapide et sur‑mesure de nouveaux robots) ? L'explosion sans précédent de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'IA dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société est souvent perçue comme une solution évidente pour répondre au problème, et une évolution radicale se profile ou est anticipée avec la promesse d'autonomiser les prochaines générations de robots grâce à l'IA (à la fois prédictive et générative). En conséquence, on a souvent tendance à apporter une attention particulière à l'aspect logiciel (apprentissage, aide à la décision, codage etc.), sans doute au détriment de capacités physiques améliorées (matériel) et de nouveaux concepts (paradigmes de conception). Il est pourtant clair que les aspects cognitifs de la robotique, notamment l'apprentissage, le contrôle et l'aide à la décision, ne pourront apporter une solution que si des dispositifs adaptés sont disponibles pour répondre aux besoins des diverses tâches que l'on souhaite robotiser, ce qui suppose des méthodologies de conception et un matériel adaptés. L'objectif de cette thèse est ainsi de se concentrer sur les paradigmes de conception et le hardware, et plus spécifiquement sur la conception optimale de robots série utilisant une famille de " modules " standardisés dont l'agencement sera optimisé pour des familles de tâches données qui ne peuvent pas être accomplies par un robot industriel du marché. L'ambition de ce travail est de permettre de passer d'un catalogue donné de robots à la conception très rapide de solutions robotisées sur mesure.


Univers / école doctorale

MaSTIC ED Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l'Information et de la Communication Nantes


Localisation du sujet de thèse


Site

Saclay


Formation recommandée

Kinematic/Dynamic analyses and synthesis: task-space to design-space relationship as design criteria Control system design with modularity and self-tuning capabilities Mechanical Design: novel actuators, segmentation and fixtures for rapid assembly


Disponibilité du poste

01/05/2026


Contact Dr Farzam Ranjbaran

farzam.ranjbaran@cea.fr
+33 (0)1 69 08 12 55
2 boulevard Thomas Gobert, 91120 Palaiseau
CEA
DRT/DIASI/SRI/LASR


Tuteur / Responsable de thèse

Yannick Aoustin yannick.aoustin@univ-nantes.fr
Nantes Université
LS2N, UMR CNRS 6004
1 rue de la Noë BP 92101
44321 Nantes Cedex 3, France
+33(0)240376948

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