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Doctorant H/F en robotique

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 23 mai 2022

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Informations générales

Référence : UPR8001-FLOLAM-005
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 2 mai 2022
Nom du responsable scientifique : Florent Lamiraux
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 3 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Planification de mouvements et commande prédictive pour le dévracage 3D

Le dévracage désigne l'opération consistant à saisir de manière isolée des pièces stockées en vrac dans un contenant. Aujourd'hui, les techniques de dévracage opérationnelles dans les usines Continental utilisent des caisses dans lesquelles les pièces sont soigneusement rangées sur des intercalaires. Cela permet de les détecter à l'aide d'une caméra et de logiciel de traitement d'images 2D, de les
localiser puis de les saisir avec un robot qui vient les placer précisément en début de chaîne afin qu'elles soient traitées par un processus industriel. L'inconvénient majeur des ces méthodes est qu'un opérateur humain doit ranger les pièces en amont de la ligne.
La saisie de pièces en vrac pose plusieurs défis :
1. la difficulté pour le système de perception de détecter et de localiser les pièces suffisamment précisément et avec un taux de réussite élevé,
2. la difficulté pour les algorithmes de planification de mouvements de calculer des mouvements de saisie sans collision permettant d'atteindre les pièces dans des orientations diverses,
3. la nécessité de calculer dans des temps limités des trajectoires quasi-optimales afin de garder le temps de cycle suffisamment bas pour que la solution soit industrialisable.

L'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes permettant de
planifier et d'exécuter des mouvements quasi-optimaux dans des temps limités. Les travaux se fonderont principalement sur les techniques suivantes de l'état de l'art :
1. les méthodes aléatoires de planification de mouvements -- Rapidly exploring Random Trees (RRT), Probabilistic Roadmap (PRM),
2. les méthodes d'optimisation de trajectoires -- Differential Dynamic Programming (DDP).

Ces techniques sont bien maîtrisées par les chercheurs du LAAS et sont disponibles au sein des plate-formes logicielles HPP et crocoddyl sur lesquelles une partie des travaux de recherche de l'équipe Gepetto se fonde.

Ces deux grandes familles d'algorithmes sont aujourd'hui utilisées dans des contextes différents. Les premières pour planifier hors-ligne des mouvements sans collision de robots, les secondes pour produire en lignes des commandes permettant de réaliser des tâches de manière optimale sur des horizons de temps courts. Un des enjeux de l'utilisation des méthodes de type DDP pour rapidement optimiser des trajectoires hors-ligne réside dans la prise en compte efficace des collisions qui aujourd'hui donnent lieu à une multitude de contraintes inégalités et ne permettent pas de traiter des modèles réalistes d'objets.
Le travail du doctorant consistera donc à explorer l'utilisation conjointe des algorithmes énoncés précédemment sur des robots de divers types, allant du bras industriel au robot humanoïde.

Dans un premier temps, le doctorant intégrera les méthodes de l'état de l'art sur le démonstrateur de Continental afin d'appréhender les limitations des techniques existantes. Dans un second temps, il proposera de nouveaux algorithmes fondés sur les outils décrits dans la section précédente. Ces nouveaux algorithmes seront illustrés sur divers types de robots~: bras manipulateur, robot humanoïde, manipulateur mobile. Dans un troisième temps, ces nouvelles techniques seront intégrées sur le démonstrateur de Continental.

Contexte de travail

La thèse est financée par l'institut interdisciplinaire d'intelligence artificielle (3IA) ANITI. Elle se déroulera principalement entre le LAAS et l'usine Continental de Toulouse. Le doctorant sera amené à travailler sur les installations suivantes :
- les robots de la plate-forme robotique du LAAS, et notamment les robots Pyrène et Tiago,
- Le démonstrateur de Continental constitué d'un bras manipulateur Universal Robot (UR10) et d'un système de perception Cognex.

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