Sujet de Thèse
Titre :
Conception d'un système de contrôle/commande sûre de fonctionnement par apprentissage par renforcement - Application aux systèmes mobiles autonomes
Dates :
2024/10/01 - 2027/09/30
Description :
Cette thèse, dont le financement est garanti, s'inscrit dans le cadre du projet ANR Self-Organizing, Smart and safe heterogeneous robots fleet by collective emergence - SOS (appel ANR TSIA). Le projet SOS regroupe trois équipes de recherche issues de deux laboratoires (CRIStAL et CRAN) et d'une PME (Lynxdrone) dans le but de proposer, concevoir et développer un mécanisme de gestion intelligente de flotte de véhicules autonomes hétérogènes aériens et terrestres par émergence collective.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR SOS, qui s'intéresse au comportement collectif dans les véhicules autonomes aériens et terrestres. L'objectif est d'explorer, dans le cadre du paradigme d'apprentissage, le développement de schémas de reconfiguration pour le contrôle mobile autonome qui prennent en compte la santé du système ainsi que les prédictions de défaillances futures, garantissant ainsi l'achèvement de la mission avec un certain niveau de performance en termes de stabilité et de sécurité. La thèse se concentrera sur des approches novatrices basées sur le cadre de l'analyse de la performance des systèmes mobiles autonomes.
Mots clés :
Commande sûre de fonctionnement, apprentissage par renforcement, système mobile autonome, simulation
Conditions :
La thèse sera réalisée au CRAN, CNRS UMR 7039 (https://www.cran.univ-lorraine.fr/en/departments/cid/) situé à Polytech Nancy - Université de Lorraine (https://polytech-nancy.univ-lorraine.fr/en/research/).

Le salaire mensuel brut en 2024 est de 2 131,50 ¬.

Les candidats doivent être titulaires d'un master et faire preuve d'un excellent dossier académique et d'une capacité à mener des recherches indépendantes.
Une solide expérience des systèmes dynamiques, des méthodes de contrôle avancées basées sur des modèles et des données, des mathématiques appliquées ainsi qu'une bonne connaissance de l'environnement Matlab/Simulink sont requises.
Département(s) : 
Contrôle Identification Diagnostic
Financement :
ANR Projet SOS Self-Organizing, Smart and safe heterogeneous robots fleet by collective emergence