Doctorant (F/H) Phd : Synthèse de Comportements Robotiques Coordonnés Pour L'agroécologie Application Au Pixel Croping

**Type de contrat**: CDD

**Niveau de diplôme exigé**: Bac + 5 ou équivalent

**Autre diplôme apprécié**: MAster M2

**Fonction**: Doctorant

**Niveau d'expérience souhaité**: Jusqu'à 3 ans

**A propos du centre ou de la direction fonctionnelle**:
Le centre Inria d'Université Côte d'Azur regroupe 42 équipes de recherche et 9 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. Les équipes sont principalement implantées sur les campus universitaires de Sophia Antipolis et Nice ainsi que Montpellier, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Côte d’Azur, CNRS, INRAE, INSERM...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.

Présent dans les domaines des neurosciences et biologie computationnelles, la science des données et la modélisation, le génie logiciel et la certification, ainsi que la robotique collaborative, le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

**Contexte et atouts du poste**:
Le développement de manipulateurs mobiles robotisés dotés de capacités d’adaptation aura un fort impact sur la robotisation des pratiques agroécologiques, notamment en améliorant l’autonomie et l’efficacité des flottes robotiques agricoles dans des environnements fortement hétérogènes.

En effet, l’essor de l’agriculture de précision et des techniques agroécologiques nécessite le développement de robots agricoles autonomes capables de coopérer pour effectuer des tâches complexes telles que la co-manipulation d’outils ou le transport coordonné des récoltes. Cette thèse s’inscrit dans ce cadre et vise à concevoir des algorithmes permettant à un ou plusieurs robots mobiles d’opérer en coordination dans un contexte de Pixel Farming.

L’objectif de cette thèse est ainsi de développer des algorithmes de planification de tâches agricoles et de contrôle commande nécessaires à leur réalisation, intégrant la perception multi-capteurs et l’adaptation dynamique des paramètres de navigation et de manipulation, en vue d’une réalisation coordonnée de tâches agricoles. A cette fin, des outils de l’Intelligence Artificielle seront employés pour le développement de nouvelles architectures décisionnelles, capables d’optimiser des comportements robotiques nécessaires à la réalisation des travaux agricoles ciblés.

Cette thèse est au cœur d’une collaboration déjà éprouvée entre l’INRIA, l’INRAE et le CEA-List. Cette collaboration se concrétise ici dans le cadre du PEPR Agroécologie et Numérique, qui porte un projet NINSAR ambitieux portant sur les nouveaux itinéraires en robotique agroécologique, et qui finance ce sujet. Elle bénéficiera en outre d’un cadre expérimental bénéficiant d’équipements rendus disponibles par l’equipex+ Tirrex et des infrastructures acquises au sein de l’AgroTechnoPôle.

Dans le cadre de cette thèse, des séjours pour expériemntation auront lieu sur le site expérimentale de INRAE Montoldre dans l'Allier et sur Clermont-Ferrand Puy-de-Dôme.

**Mission confiée**:
**Objectifs de la thèse**:
Cette thèse vise à développer des mécanismes de supervision coordonnée et adaptative pour le contrôle de manipulateurs mobiles dans des contextes de travail évolutifs, afin de réaliser plusieurs types de tâches agroécologiques. S’inscrivant dans un contexte agricole précis, il s’agit d’adapter le comportement sensori-moteur du robot, tant aux différentes modalités de perception et à leur qualité, qu’aux modalités de contrôle-commande favorisées par un nombre important d’actionneurs. À partir de contrôleurs basés modèles implémentés dans un premier temps, la thèse visera ensuite à optimiser les performances et la stabilité du système via l’implémentation de méthodes IA, en sélectionnant la meilleure stratégie et ses paramètres associés en fonction du contexte.

Pour ce faire, les travaux de thèses s’organiseront autours de plusieurs axes de développement, portant chacun des contributions scientifiques ambitieuses s’ancrant dans le contexte de recherche des laboratoires partenaires:
**A. Spécification et implémentation des fonctionnalités robotiques**:
Le pixel farming consistant à gérer individuellement des micro-parcelles avec précision, une première étape sera de spécifier des opérations agricoles ciblées et adaptées à ce contexte, avec un ou plusieurs manipulateurs mobiles robotisés. Ces opérations ciblées seront à identifier parmi diverses opérations telles que le semis ou la fertilisation, le désherbage ou protection phytosanitaire, l’irrigation ou la récolte. Les fonctionnalités suivantes sont ainsi envisagées:

- Stratégies de suivi de trajectoire adaptées au travail sur parcelles.
- Commande en effort pour gérer les interactions physiques tout en garantissant la stabilité et la précision des