La mission proposée
Les contrôleurs classiques utilisés en robotique reposent sur des paramètres statiques, difficilement adaptables à des environnements variés (terrain irrégulier, virages serrés, perte d’adhérence…). Ce projet vise à dépasser ces limitations en développant une méthode d’ajustement en temps réel des gains du contrôleur à l’aide de réseaux de neurones ou d’algorithmes de machine learning.
Vous développerez une solution innovante de réglage adaptatif des contrôleurs, avec une validation sur robot réel. Ce travail contribuera directement à la fiabilité et l’intelligence des systèmes autonomes de navigation
Votre profil
Vous suivez une formation Bac+5 en robotique, intelligence artificielle, informatique ou domaine connexe, avec :
* Solide expérience en machine learning / deep learning
* Bonnes connaissances en contrôle (PID, MPC, contrôle adaptatif…)
* Maîtrise de Python, C++, ROS2, Docker, Git
* Intérêt pour la robotique autonome appliquée à des contextes concrets
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