Les systèmes multi-robots sont de plus en plus déployés dans des applications telles que la surveillance, la surveillance environnementale et l’automatisation industrielle. La plupart des travaux actuels se concentrent sur des systèmes multi-robots homogènes réalisant de manière collaborative une tâche simple unique, comme la couverture, l’exploration, le déplacement d’objets, etc. Cependant, assurer une collaboration fluide entre des robots hétérogènes aux capacités diverses exécutant des missions complexes reste un défi. Ces missions consistent souvent en des tâches multi-objectifs (par exemple, dans un contexte agricole : récolte, transport, inspection, etc.) nécessitant différents outils ou compétences, dans des environnements vastes et en constante évolution, ce qui requiert des modèles d’interaction avancés.
Activités prévues:
Les paradigmes d’interaction observés dans les réseaux sociaux et biologiques, tels que par exemple la résistance au changement d’opinion (stubbornness), la formation de clusters ou encore les interactions inhibitrices, ont le potentiel d’améliorer la coordination de robots hétérogènes en leur permettant d’adopter des comportements adaptatifs, résilients et complexes pour exécuter des missions multi-tâches dans des environnements dynamiques.
Cette thèse vise à améliorer la coordination de systèmes multi-robots hétérogènes en s’appuyant sur les modèles dynamiques utilisés pour décrire les interactions complexes dans les réseaux sociaux et biologiques. L’objectif est d’adapter ces modèles aux systèmes multi-robots dotés de contraintes en perception et en action, afin d’exécuter de manière résiliente des tâches multi-objectifs dans des environnements en évolution.
Pour cela, l’approche proposée consiste à modéliser directement les interactions entre les robots à l’aide de protocoles d’accord non linéaires, de dynamiques d’opinion et de graphes multi-couches, tout en prenant en compte les différentes capacités des agents ainsi que la nature multi-objectifs des missions. Les travaux actuels sur les dynamiques d’opinion considèrent uniquement des agents statiques et non contraints, où ces modèles servent à expliquer des phénomènes observés dans les réseaux sociaux ou biologiques. Cette thèse explorera au contraire comment l’inclusion d’une couche « opinion » dans les interactions de plusieurs robots mobiles hétérogènes, soumis à des contraintes de perception et d’action, peut engendrer des comportements complexes et résilients dans le cadre de missions multi-objectifs.
Dans un second temps, et en raison de la complexité du système, des approches basées sur l’apprentissage par renforcement pourront être envisagées afin d’augmenter l’adaptabilité et la robustesse du groupe face à des conditions dynamiques.
Validation expérimentale : les méthodes de contrôle et les algorithmes développés seront validés expérimentalement à travers des missions allant progressivement de tâches simples (comme la formation de clusters et l’agrégation simultanée en plusieurs lieux d’intérêt) à une mission dynamique de longue durée nécessitant une reconfiguration de l’équipe robotique. La validation expérimentale s’appuiera sur les infrastructures de l’équipe Rainbow, incluant deux arènes intérieures pour robots multiples et plusieurs robots mobiles (par exemple une flotte de mini-drones Crazyflie).
Contexte de travail
La thèse se déroulera au sein de l'equipe Rainbow commune à l'IRISA et à l'Inria Rennes.
- Le poste de doctorat est à temps plein pour une durée de 3 ans (durée standard en France). Le poste sera rémunéré conformément aux réglementations salariales françaises pour les doctorants.
- Nous menons des recherches de haute qualité et à fort impact en robotique, publiant dans les principales revues et conférences.
- Nous collaborons souvent avec d’autres chercheurs de premier plan en Europe et dans le monde.
- Vous aurez accès à un laboratoire bien établi comprenant : deux arènes de vol équipées d’un système de suivi de mouvement, plusieurs quadrirotors, et quelques manipulateurs entièrement actionnés; un laboratoire de manipulation robotique équipé de plusieurs bras robotiques, comme le Franka Emika Panda
- Vous ferez partie d’une équipe internationale et conviviale. Nous organisons plusieurs événements, allant d’afterworks à des retraites de laboratoire sur plusieurs jours.
- Des visites régulières et des conférences de chercheurs reconnus internationalement provenant de laboratoires de recherche de premier plan.
Critères:
- Diplôme de master (M.Sc.) en mécatronique, robotique, ingénierie, informatique (ou domaines connexes)
- Excellentes compétences en anglais écrit et parlé
- Bonne expérience en C/C++, ROS, Matlab/Simulink, CAO
- Bonne expérience avec des outils d’optimisation de trajectoire numérique pour la robotique (par exemple, utilisation de CaSaDi, Acado, Autodiff, Crocoddyl, etc.)
- Curiosité scientifique, grande autonomie et capacité à travailler de manière indépendante
- Expérience avec des systèmes robotiques et/ou des robots aériens est un plus
A propos du laboratoire
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www.irisa.fr
L'IRISA est aujourd'hui l'un des plus grands laboratoires de recherche français (plus de 850 personnes) dans le domaine de l'informatique et des technologies de l'information. Structuré en sept départements scientifiques, l'IRISA est un laboratoire d'excellence dont les priorités scientifiques sont la bioinformatique, la sécurité des systèmes, les nouvelles architectures logicielles, la réalité virtuelle, l'analyse des big data et l'intelligence artificielle. Tourné vers l'avenir de l'informatique et nécessairement tourné vers l'international, l'IRISA est au cœur même de la transition numérique de la société et de l'innovation au service de la cybersécurité, de la santé, de l'environnement et de l'écologie, des transports, de la robotique, de l'énergie, de la culture et de l'intelligence artificielle.
Présentation du CNRS en tant qu'employeur : https://www.cnrs.fr/fr/le-cnrs
Présentation de l'IRISA comme laboratoire d'affectation : https://www.irisa.fr/umr-6074
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
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