En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)

Doctorat sur le développement d'une approche hybride 'géométrique et symbolique' pour la planification de tâches de manipulation collaboratrices (H/F)

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

Date Limite Candidature : lundi 9 août 2021

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler. Les informations de votre profil complètent celles associées à chaque candidature. Afin d’augmenter votre visibilité sur notre Portail Emploi et ainsi permettre aux recruteurs de consulter votre profil candidat, vous avez la possibilité de déposer votre CV dans notre CVThèque en un clic !

Faites connaître cette offre !

Informations générales

Référence : UPR8001-THISIM0-002
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 19 juillet 2021
Nom du responsable scientifique : Thierry Siméon
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

L'algorithmique de la planification de mouvement est un domaine de recherche important et très actif en Robotique qui a connu de rapides progrès ces dernières années, notamment grâce au développement de méthodes d'exploration de nature probabiliste introduites à Stanford, auxquelles le LAAS a contribué (e.g. [1-
5] ) et qui permettent aujourd'hui de traiter une large classe de problèmes combinatoirement complexes. La planification de tâches de manipulation d'objets correspond à une instance de problèmes plus compliquée qui consiste non seulement à planifier les mouvements sans collision du robot mais aussi le séquencement et les interdépendances des différentes actions élémentaires (e.g. prise, pose et transfert d'un objet) permettant de réaliser la tâche. Les travaux du LAAS ont conduit à des techniques de planification originales et complémentaires pour la résolution de ces problèmes aussi bien à un niveau de planification géométrique [6] que symbolique [7].

Le sujet porte sur la combinaison de ces techniques de planification géométrique/symbolique dans une approche hybride relevant de la thématique "Combined task and Motion Planning" (CTAMP) très en vogue aujourd'hui dans la communauté, et visant à mieux faire face à la forte complexité de ces problèmes de planification de tâches de manipulation sur lesquels le LAAS possède une expertise reconnue, aussi bien dans la composante géométrique (mouvement) que symbolique (tâche). En effet, ces problèmes nécessitent l'exploration d'espaces de très haute dimension qui ne peuvent être traités efficacement seulement au niveau géométrique, et par ailleurs la solution ne peut se limiter à un ensemble d'actions de haut niveau partiellement ordonnées mais nécessite aussi une instanciation complète de ces actions qui indique les différents
emplacements des robots et des objets ainsi que les mouvements des robots et leur synchronisation.

Les contributions disponibles aujourd'hui dans la littérature n'apportent pas de réponse satisfaisante dans un temps raisonnable quand elles sont confrontées à des situations aussi complexes que celles que nous proposons d'étudier. Une piste prometteuse sera certainement l'étude du couplage de méthodes d'apprentissage avec les algorithmes de planification de mouvement et/ou de tâches pour une recherche de solutions plus performante.

On s'intéressera également à des modèles affinés des contraintes d'interaction 'robot-robot ou humain-robot), notamment à travers des critères à optimiser qui tiennent compte non seulement de la configuration du système humain-robot mais aussi de la trajectoire et de la dynamique du mouvement, avec des fonctions de coût plus sophistiquées, à développer ou issues d'un apprentissage des contraintes d'interaction sur la tâche, et qui pourront par ailleurs nécessiter l'extension kino-dynamique des algorithmes, afin de rendre compte de la dynamique du mouvement et des interactions.

[1] Path deformation roadmaps : compact graphs with useful cycles for motion planning. L. Jaillet, T. Siméon. The International Journal of Robotics Research (2008) http://www.laas.fr/~nic/Papers/08ijrr.pdf
[2] Disassembly path planning for complex articulated objects. J. Cortés, L. Jaillet, T Siméon. IEEE Transactions on Robotics , (2008) http://www.laas.fr/~nic/Papers/08itro.pdf
[3] Sampling-based path planning on configuration-space cost maps L. Jaillet, J. Cortés, T. Siméon. IEEE Transactions on Robotics , (2010) http://www.laas.fr/~nic/Papers/10TRO.pdf
[4] Parallelizing RRT on large-scale distributed-memory architectures D. Devaurs, T. Siméon, J. Cortés. IEEE Transactions on Robotics (2013) http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00861579/document
[5] Optimal path planning in complex cost spaces with sampling-based algorithms. D. Devaurs, T. Siméon, J. Cortés. IEEE Transaction on Automation Science & Engineering (2016) https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01231482/document
[6] Manipulation planning with probabilistic roadmaps. T. Siméon, J Cortés, JP. Laumond, A Sahbani. The International Journal of Robotics Research, (2004) http://www.laas.fr/~nic/Papers/03ijrr.pdf
[7] A hybrid approach to intricate motion, manipulation and task planning.
R. Alami, F. Gravot, S. Cambon. The International Journal of Robotics Research, (2009) https://hal.laas.fr/hal-01976081/file/2009-ijrr-cambon-report.pdf

Contexte de travail

Ce travail sera effectué au sein du groupe "Robotique et InteractionS" (RIS) du LAAS (https://www.laas.fr) qui développe une thématique de recherche ambitieuse portant essentiellement sur les machines autonomes intégrant des capacités de perception, de raisonnement, d'apprentissage, d'action et de réaction.
Les supports expérimentaux seront les robots disponibles au LAAS et des moyens expérimentaux de la salle ADREAM

On en parle sur Twitter !