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Thèse en planification reactive pour systemes multi-drones (H/F)

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Informations générales

Référence : UMR6074-PAOROB-003
Lieu de travail : RENNES
Date de publication : vendredi 26 juin 2020
Nom du responsable scientifique : Paolo Robuffo Giordano
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

La plupart des algorithmes de contrôle de formation sont essentiellement locaux: ils visent à obtenir les meilleures actions de contrôle «en ce moment» compte tenu de l'état actuel du groupe de robots, mais ils ne peuvent pas raisonner sur l'avenir. Cependant, depuis plusieurs années, de nombreuses approches de contrôle modernes pour les applications robotiques non triviales soulignent l'importance d'une bonne planification de trajectoire pour accomplir une tâche de manière plus robuste et efficace. En effet, la planification de trajectoire (réactive) permet de raisonner sur les conséquences futures des actions locales, de mieux prendre en compte les contraintes complexes (ex: évitement d'obstacles, actionnement limité, contraintes de détection), et, enfin, d'atteindre l'optimalité par rapport à un critère d'intérêt donné (p. ex. temps, énergie, effort de contrôle). Alors que les approches de planification de trajectoire réactive (ou Model Predictive Control - MPC) ont gagné beaucoup de terrain dans le domaine de la robotique (un exemple pour tous, la robotique humanoïde), leur utilisation dans le contexte du contrôle et de la localisation de formations multi-robots est encore assez limitée. . D'un autre côté, la complexité du contrôle d'un groupe multi-robots dans des environnements difficiles (contraintes de détection, actionnement limité, communication limitée, puissance de traitement limitée, évitement d'obstacles et d'auto-collision, nécessité de localiser et d'estimer l'état du groupe pendant le mouvement) serait appellent clairement à l'utilisation d'approches modernes de planification de trajectoire réactive afin de mieux traiter les problèmes de contrôle et de localisation des formations dans des environnements non structurés.

Notre groupe a récemment démarré plusieurs activités sur le thème de la planification de trajectoire en ligne / réactive pour le vol agressif de drones quadrirotor, et pour une estimation d'état et une robustesse d'exécution optimales (ces dernières également en collaboration avec le groupe de robotique CHORALE à Inria Sophia Antipolis) . Ces activités présentent un potentiel très prometteur et démontrent notre bonne compréhension de ces sujets, mais, jusqu'à présent, elles n'ont pas été appliquées au contexte spécifique du contrôle / localisation de formation multi-robots. Ce n'est pas un problème trivial, car il faut traiter tous les problèmes / contraintes de détection / communication typiques des multi-robots, ainsi que se conformer aux exigences de décentralisation et scalabilité (c'est-à-dire, idéalement, chaque robot devrait être en mesure de planifier son propre trajectoire future en exploitant uniquement les informations détectées / communiquées par les voisins les plus proches).

Par conséquent, l'objectif de cette thèse est de combler cette lacune et de développer de nouveaux algorithmes de planification de trajectoire réactive adaptés au cas multi-robot. Les activités de thèse s'appuieront naturellement sur les fortes compétences internes en contrôle multi-robot / estimation optimale et en planification de trajectoire, et seront réalisées en coopération avec Inria Sophia Antipolis (notamment P. Salaris en tant que co-encadrant). Les algorithmes mis au point seront d'abord testés dans un environnement de simulation puis mis en œuvre et validés sur les drones quadrirotors disponibles dans l'équipe. En cas de succès, cette thèse atteindra alors deux objectifs principaux: (1) faire avancer l'état de l'art dans la recherche multi-robots en démontrant comment les approches modernes de planification de trajectoire peuvent améliorer considérablement les performances et la robustesse d'exécution, et (2) accroître encore la visibilité de la «plateforme drone» IRISA / Inria Rennes dans la communauté en mettant en œuvre les approches proposées de nos drones quadrirotors.

Contexte de travail

La thèse s'effectuera au sein de l'equipe Rainbow commune à l'IRISA et l'Inria Bretagne Atlantique

Contraintes et risques

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