H/F: Doctorant(e)
il y a 4 semaines
Informations générales
Intitulé de l'offre : H/F: Doctorant(e) : Localisation et cartographie pour une flotte de robots agricoles terrestres en extérieur
Référence : UPR8001-PATDAN-006
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mardi 14 mai 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 septembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
Description du sujet de thèse
Une fonction nécessaire à l’exécution collaborative de missions par une flotte de robots agricoles mobiles d’extérieur concerne la localisation, y compris en l’absence de signaux GNSS : disposant d’une carte de l’environnement (constituée par exemple d’amers naturels), les robots s’y localisent individuellement ou bien de manière concertée, ., en partageant leur perception d’amers communs et/ou en exploitant le fait qu’ils se perçoivent mutuellement ; lorsque la carte n’est plus digne de confiance, ils en établissent une nouvelle en exécutant un SLAM (Simultaneous Localization and Mapping — Localisation et Cartographie Simultanées), individuel ou collaboratif.
On considère une flotte de robots terrestres équipés de proprioception et de modalités de perception extéroceptive, dont certaines sont commandables. L’objectif de la thèse est de développer des approches opportunistes ou actives, individuelles ou collaboratives, de localisation et SLAM, permettant de lever les verrous scientifiques impliqués par le contexte agricole : complexité et variabilité des environnements naturels, haut niveau de précision et confiance exigé dans une large gamme de situations, etc. On incorporera également certains aspects méthodologiques dans le prolongement de travaux actuels dans l’équipe : modélisation et inférence dans des réseaux Bayésiens causaux ; définition de politiques permettant l’optimisation d’un critère informationnel (approches “gloutonnes” vs “N-step-ahead”) et fonctionnant en temps réel ; apprentissage conjoint de la représentation latente et de la politique optimale (prédiction des agents et commande des modalités sensorielles) ; etc.
Les schémas développés seront systématiquement validés en simulation puis implémentés sur une flotte de robots hébergée à l’AgroTechnopole (INRAE Montoldre).
Le caractère novateur et multidisciplinaire exige des compétences affirmées sur la totalité des disciplines suivantes : robotique, modélisation et inférence probabiliste, développement informatique à grande échelle (infrastructures de développement…), perception, commande, apprentissage automatique.
Contexte de travail
Cette thèse de Doctorat s’inscrit dans le projet NINSAR (New ItiNerarieS for Agroecology using coopérative Robots), financé par le PEPR (Programme et Équipement Prioritaire de Recherche) Agroécologie et Numérique et rassemblant 17 laboratoires français en Agroécologie et Robotique.
L’objectif du projet NINSAR est de définir de nouveaux itinéraires agroécologiques (pratiques culturales nouvelles, respectueuses de l’environnement et des sols, sans intrant chimique), et de les incarner dans l’exécution collaborative de missions par une flotte de robots mobiles d’extérieur.
La thèse se déroulera au LAAS-CNRS, Toulouse, à partir de Septembre 2024. Les laboratoires Institut Pascal (Clermont-Ferrand) et XLim (Limoges) participeront à l’encadrement. Des mobilités sont à prévoir à l’AgroTechnopole (INRAE Montoldre).
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Contraintes et risques
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Des mobilités sont à prévoir à l’AgroTechnopole (INRAE Montoldre).
Informations complémentaires
Profil recherché : Diplômé(e) (ou être en mesure de l'être en 2024) de Master Recherche (ou équivalent), avec des compétences affirmées sur la totalité des disciplines suivantes : robotique, modélisation et inférence probabiliste, développement informatique à grande échelle (infrastructures de développement…), perception, commande, apprentissage automatique. Autres qualités recherchées : grande motivation, autonomie, rigueur, force de proposition, ouverture aux approches pluridisciplinaires, bonne maîtrise de la communication en français et en anglais (oral/écrit).
Le fichier Curriculum Vitae devra comporter également : les relevés de notes de Master, un exemple de production écrite (rapport, article, mémoire Master…), si possible au moins une lettre de recommandation ou référence. La lettre de motivation devra décrire l'intérêt du candidat ou de la candidate pour le poste.
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