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CESI accompagne ses étudiants en utilisant des méthodes innovantes de pédagogie active. L'établissement forme avec rigueur les futurs ingénieurs, techniciens et managers, dans les secteurs suivants : l'Industrie & l'Innovation, le BTP, l'Informatique et le Numérique et le Développement Durable. Parallèlement, CESI concrétise son engagement dans la Recherche à travers des activités menées au sein de son Laboratoire d'Innovation Numérique, CESI LINEACT.
Les partenariats établis avec 130 universités à travers le globe, attestent de l'engagement international de CESI. Ces liens privilégiés offrent aux élèves ingénieurs une mobilité sortante et entrante à l'échelle internationale, façonnée notamment par des stages obligatoires faisant partie intégrante de leur cursus.
Description du poste :
Sujet de thèse : Optimisation de planifications de trajectoires de multi-bras robotiques à l'aide de l'intelligence artificielle et du jumeau numérique.
Travaux de recherche
Résumé de la thèse
La planification de trajectoires des bras robotiques est un domaine de recherche très actif avec l'essor de l'Industrie 5.0 où les bras robotiques d'une plateforme se multiplient, impliquant des calculs souvent complexes. Ce travail de thèse vise à développer une planification de trajectoires de multi-bras robotisés opérant dans un espace commun en combinant les méthodes classiques, l'intelligence artificielle et les jumeaux numériques. L'objectif est d'optimiser la consommation d'énergie et la réactivité en temps-réel aux environnements dynamiques tout en évitant les collisions.
Contexte scientifique
Cette thèse s'inscrit dans la thématique de recherche "Aide à la décision pour les systèmes de production" (DSPS) de l'équipe "Ingénierie et Outils Numériques" au sein du laboratoire CESI LINEACT. Il se déploie dans le domaine applicatif de l'Industrie 5.0 qui vise à soutenir la transformation numérique débutée par l'Industrie 4.0 en renforçant la collaboration entre les humains et les machines dans l'environnement industriel. L'objectif de l'Industrie 5.0 est de fournir des systèmes de production centrés sur l'Humain, durables et résilients aux perturbations. La thèse vise à progresser sur l'une des questions de recherche de la thématique DSPS autour de la conception de tel système en utilisant des techniques de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle (IA). Elle se concentre sur les problématiques de durabilité en proposant des approches permettant de réduire la consommation d'énergie lors de la production et sur les problématiques de résilience en proposant des approches robustes à l'environnement de production dynamique. Cette thèse est portée par le CESI LINEACT en partenariat avec le laboratoire CReSTIC de l'Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA).
Sujet de thèse
Le recours à des plateformes robotisées est devenu courant dans l'industrie afin de réaliser des tâches répétitives sur de longues périodes de production [10]. Si les études autour de la modélisation et du contrôle d'un seul bras de robots sont nombreuses dans l'état de l'art, des verrous scientifiques et technologiques demeurent lorsqu'il s'agit de coopération de plusieurs bras de robots évoluant dans une zone de travail partagée [5]. Un premier objectif est alors de trouver une trajectoire physiquement réalisable pour atteindre une cible en évitant tout risque de collision entre les bras de robots et en se basant sur la configuration initiale des bras de robots. Cependant, la planification efficace des mouvements pour de tels systèmes robotisés reste un défi en raison du nombre de degrés de liberté souvent important. De plus, la prise en compte d'un environnement dynamique nécessite une adaptation en temps réel de la trajectoire ce qui reste à ce jour un problème ouvert en vue d'une implémentation sur un système réel [8]. L'utilisation du jumeau numérique permet d'entraîner le modèle IA de manière plus efficace et sans usure matériel [9, 1].
Parmi les méthodes classiques devenues des solutions de référence dans la planification de trajectoires pour les bras robotiques, on retrouve l'algorithme de Dijkstra et ses extensions (A
* ainsi que l'arbre d'exploration rapide (RRT) et sa variante principale (RRT
* 7]. Cependant, les bras de robots évoluant dans un environnement dynamique (présence éventuelle de personnes, imprévu de production, etc.), ces algorithmes peinent à proposer une mise à jour de la trajectoire en temps réel, car leur temps d'exécution croît de façon exponentielle avec le nombre d'articulations des bras robotiques [5]. De plus, peu d'auteurs prennent en compte l'aspect énergétique comme objectif d'optimisation lors de la réalisation des tâches robotiques ou alors il se concentre sur un bras unique [1].
La planification de trajectoire doit alors répondre à un triple objectif :
1. Définir les mouvements de chaque bras de robot afin d'exécuter une tâche en minimisant les déplacements et la consommation d'énergie,
2. Garantir que les mouvements de chaque bras de robot n'entraînent pas de collisions,
3. Être capable de s'adapter en temps réel afin de prendre en compte l'aspect dynamique de l'environnement de travail.
Les verrous scientifiques et méthodologiques que nous souhaitons lever sont :
* Planification de la trajectoire de plusieurs bras robotiques opérant dans un espace partagé sans collision et en temps réel,
* Optimisation de la trajectoire selon des critères énergétiques et de productivité.
Programme de travail
La méthodologie envisagée pour lever les verrous scientifiques mentionnés est la suivante :
1. Planification distribuée intégrant les méthodes classiques et les techniques d'IA : les méthodes classiques assurent une exhaustivité théorique, tandis que les techniques d'IA, notamment l'apprentissage par renforcement, apportent une réactivité efficace en temps réel. Les modèles séquentiels de réseaux de neurones sont employés pour s'adapter aux environnements dynamiques sans augmenter la complexité de manière exponentielle.
2. Optimisation de la trajectoire en prenant en compte le nombre de collision et la consommation énergétique, les critères sont intégrés dans la fonction de récompense pendant l'entrainement.
3. Implémentation sur un jumeau numérique et validation sur un système temps-réel :
la planification est simulée au travers du jumeau numérique pour accélérer la procédure d'entrainement et réduire l'usure des robots. Finalement, les résultats sont
validés sur un système dynamique en temps-réel.
Le planning prévisionnel des travaux de thèse est illustré dans la Figure 1.
L'ensemble des travaux aboutiront à une production technique évaluée en simulation et sur plateformes en condition d'opérations réelles.
Description du profil :
Votre Recrutement
Votre candidature devra comporter :
* un Curriculum-Vitae détaillé. En cas de rupture dans le cursus universitaire, merci de fournir une explication ;
* une lettre de motivation explicitant ses motivations à poursuivre une thèse de doctorat ;
* les résultats post-bac et les bulletins de notes correspondants ;
* les éventuelles lettres de recommandation ;
* toute autre pièce que vous jugerez utile.
Les candidatures seront traitées selon leur ordre d'arrivée, aussi cette offre de thèse expirera dès lors qu'un candidat aura été sélectionné.
Compétences
Compétences scientifiques et techniques dans un ou plusieurs de ces domaines :
* Solides compétences en mathématiques (optimisations convexe et non-convexe, algèbre linéaire, probabilité, ...),
* Modélisation et contrôle de systèmes robotiques,
* Compétences en automatique (planification de trajectoires, contrôle / commande de
systèmes dynamiques, outils d'optimisation, ...),
* Compétences en programmation (Python, ROS, MATLAB / Simulink, ...),
* Compétences en informatique / IA (environnement Linux, apprentissage automatique, apprentissage par renforcement ...),
* Compétences rédactionnelles en français et en anglais.
Compétences relationnelles :
* Être autonome, avoir un esprit d'initiative et de curiosité,
* Savoir travailler en équipe et avoir un bon relationnel,
* Être rigoureux.
Les modalités du contrat
* CDD 36 mois
* 6 semaines de congés payés (au prorata du temps travaillé)
* 14 RTT (au prorata du temps travaillé)
* Mutuelle entreprise
* Prime participation / intéressement
* Ordinateur portable
Références
3] Yuehua Ding, Jean-François Dollinger, Vincent Vauchey et Mourad Zghal. "WiFi-Visual Data Fusion For Indoor Robot Localization". In : 2024 IEEE-RAS 23rd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids). IEEE. 2024, p. 135-140.
5] Huy Ha, Jingxi Xu et Shuran Song. "Learning a decentralized multi-arm motion planner". In : arXiv preprint arXiv : 2011.02608 (2020).
6] Pierre Hémono, Ahmed Nait Chabane et M'hammed Sahnoun. "Multi objective optimization of human-robot collaboration : A case study in aerospace assembly
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