L’ENAC, École Nationale de l’Aviation Civile, est la plus importante des Grandes Écoles ou universités aéronautiques en Europe. Elle forme à un spectre large de métiers : des ingénieurs ou des professionnels de haut niveau capables de concevoir et faire évoluer les systèmes aéronautiques et plus largement ceux du transport aérien ainsi que des pilotes de ligne, des contrôleurs aériens ou encore des techniciens aéronautiques.
Ses laboratoires de recherche sont à la pointe de l’innovation et travaillent activement en coopération avec des universités internationales de haut niveau pour un transport aérien toujours plus sûr, efficace et durable.
L’ENAC est un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel – grand établissement (EPSCP-GE), sous tutelle de la DGAC (Direction Générale de l’Aviation Civile), Direction du Ministère de la Transition Écologique et Solidaire. L’ENAC comprend une direction générale localisée à Toulouse et 8 sites en France.
Pour soutenir sa dynamique en faveur de la promotion de la diversité, l’ENAC facilite l’accueil et l’intégration des travailleurs en situation de handicap.
Les flottes autonomes de drones sont de plus en plus utilisées pour des missions complexes telles que la surveillance, l’exploration, ou la logistique. Leur coordination repose sur une estimation précise des états (position, vitesse) des véhicules, ainsi que sur une planification adaptée aux objectifs stratégiques. Cependant, plusieurs défis subsistent : la topologie de planification des missions (souvent modélisée par un graphe abstrait) diffère de la topologie réelle des interactions et communications entre drones, qui est dynamique et sujette à des limitations (bande passante, portée). Par ailleurs, s’inspirer des comportements collectifs observés dans la nature (modèles bio-inspirés de type compact, bancs de poissons, vortex) apporte une robustesse naturelle, mais demande une intégration fine avec l’estimation probabiliste et la gestion de l’incertitude.
Voici les problématiques de la thèse :
1) Comment concevoir une architecture distribuée pour la gestion simultanée de l’estimation d’état, du contrôle coopératif bio-inspiré, et de l’optimisation des communications, afin d’assurer la coordination efficace d’une flotte de drones dont la topologie de mission abstraite diffère de la topologie réelle d’interactions ?
2) Comment exploiter l’incertitude estimée (covariance) pour adapter le contrôle et la communication, en maximisant la connaissance locale sous contrainte des différentes ressources disponibles (exemple : minimisant la charge réseau) ?
Compétences nécessaires au poste :
- Connaitre les outils informatiques Matlab et Python pour développer des lois de commande et des estimateurs
- Avoir fait un stage recherche dans un laboratoire et une publication
- Aptitude à la communication, maîtrise de la langue anglaise écrite et orale
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