Commandes coopératives de véhicules autonomes aériens et terrestres en présence de contraintes opérationnelles // Cooperative control of autonomous aerial and ground vehicles in the presence of operational constraints

Ce projet de thèse s'intéresse à la conception de lois de commande coopératives pour des groupes de véhicules autonomes aériens et terrestres devant atteindre un objectif commun, tel que le consensus, la synchronisation, le maintien de formation ou le rendez-vous. Ce sujet a fait l'objet de nombreuses études récentes en raison de ses multiples applications dans les domaines de la robotique mobile, des transports intelligents, de la surveillance, de l'inspection et, plus largement, des systèmes autonomes.
De manière générale, tout système de contrôle coopératif multi-agents comprend un ensemble d'informations collectées localement, un réseau de communication à bande passante limitée, un algorithme de décision et une capacité de calcul distribuée. L'objectif ultime des systèmes coopératifs est d'assurer une coordination efficace entre les agents afin d'atteindre un comportement collectif souhaité, tout en respectant les contraintes imposées par les dynamiques des véhicules, leur environnement d'évolution et les exigences liées à la mission.
Dans ce contexte, les principaux problèmes relèvent des domaines des systèmes non linéaires, des systèmes multi-agents, du contrôle de formation, du contrôle collaboratif et de l'estimation distribuée. Les travaux dans ce domaine visent à produire des outils mathématiques et algorithmiques concrets. L'objectif principal est de garantir la convergence du groupe vers une tâche donnée, malgré la complexité des interactions entre agents et les contraintes opérationnelles imposées par le système.
Pour mener à bien ce sujet de recherche, les travaux de doctorat commenceront par une analyse bibliographique sur les commandes coopératives des véhicules autonomes aériens et terrestres. Le but de cette étude est d'identifier finement la problématique et d'en dériver les besoins en modélisation, estimation et commande. Cette phase cruciale permet non seulement d'avoir une vue sur l'état de l'art, mais également d'identifier les sujets critiques à investiguer par la suite, ainsi que les outils logiciels et expérimentaux à mobiliser.
Dans un deuxième temps, les points critiques seront explorés en détail. Les axes que nous comptons développer sont :
• Consensus et Synchronisation : amener tous les agents à s'accorder sur une variable commune ou à suivre un comportement collectif coordonné ;
• Contrôle de Formation : maintenir une structure géométrique précise entre plusieurs véhicules autonomes aériens et terrestres tout en assurant leur déplacement ;
• Robustesse et Sécurité : garantir le fonctionnement du système malgré les perturbations, les incertitudes, les défauts de communication et les contraintes d'évitement d'obstacles et de collisions ;
• Prise en compte des contraintes opérationnelles : intégrer explicitement dans la synthèse des lois de commande les limitations physiques, énergétiques, informationnelles et missionnelles propres aux véhicules autonomes.
• Implémentation temps réel et validation expérimentale : développer l'implémentation embarquée des stratégies de commande proposées et évaluer leurs performances sur des plateformes expérimentales, en prenant en compte les contraintes de calcul, de communication, d'acquisition et d'intégration temps réel.
Enfin, les approches développées dans le cadre de cette thèse feront l'objet d'une validation expérimentale sur les plateformes de l'ESTACA'Lab, afin d'évaluer les performances des stratégies de commande proposées dans des conditions représentatives de scénarios réels d'exploitation. Cette thèse s'inscrit ainsi dans une dynamique de collaboration entre ESTACA'Lab et le laboratoire MIS, en articulant développements théoriques, algorithmiques et validation expérimentale.
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This doctoral thesis focuses on the design of cooperative control laws for groups of autonomous aerial and terrestrial vehicles that must achieve a common goal, such as consensus, synchronization, formation maintenance, or rendezvous. This topic has been the subject of numerous recent studies due to its multiple applications in the fields of mobile robotics, intelligent transportation, surveillance, inspection, and, more broadly, autonomous systems.
Generally speaking, any multi-agent cooperative control system comprises a set of locally collected information, a communication network with limited bandwidth, a decision algorithm, and distributed computing power. The ultimate goal of cooperative systems is to ensure effective coordination between agents to achieve a desired collective behavior, while respecting the constraints imposed by vehicle dynamics, their operating environment, and mission requirements.
The consensus problem consists of making the outputs or states of all agents converge toward a common value. This problem becomes even more complex when vehicles are subjected to disturbances, measurement noise, modeling uncertainties, communication limitations, or partial failures. In the case of autonomous aerial and ground vehicles, these difficulties are compounded by the presence of operational constraints, such as limitations on speed, acceleration, energy, or actuation, safety constraints, obstacle avoidance, inter-agent collision prevention, as well as variations in the environment and mission conditions.
In this context, the main problems fall within the domains of nonlinear systems, multi-agent systems, formation control, collaborative control, and distributed estimation. Work in this area aims to produce concrete mathematical and algorithmic tools. The main objective is to ensure the convergence of the group toward a given task, despite the complexity of the interactions between agents and the operational constraints imposed by the system.
To successfully complete this research topic, the doctoral work will begin with a literature review on cooperative control of autonomous aerial and terrestrial vehicles. The aim of this study is to precisely define the problem and derive the modeling, estimation, and control requirements. This crucial phase not only provides an overview of the state of the art but also identifies the critical issues to be investigated subsequently, as well as the software and experimental tools to be used.
In a second phase, the critical points will be explored in detail. The areas we intend to develop are:
• Consensus and Synchronization: getting all agents to agree on a common variable or to follow a coordinated collective behavior;
• Formation Control: maintaining a precise geometric structure between several autonomous aerial and terrestrial vehicles while ensuring their movement;
• Robustness and Safety: guaranteeing the system's operation despite disturbances, uncertainties, communication failures, and the constraints of obstacle and collision avoidance;
• Consideration of operational constraints: explicitly integrate the physical, energy, informational, and mission-related limitations specific to autonomous vehicles into the control law synthesis.
• Real-time implementation and experimental validation: develop the embedded implementation of the proposed control strategies and evaluate their performance on experimental platforms, taking into account the constraints of computation, communication, acquisition, and real-time integration.
Finally, the approaches developed within the framework of this thesis will undergo experimental validation on the ESTACA'Lab platforms to evaluate the performance of the proposed control strategies under conditions representative of real-world operating scenarios. This thesis is thus part of a collaborative dynamic between ESTACA'Lab and the MIS laboratory, combining theoretical and algorithmic development with experimental validation.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'une collectivité locale ou territoriale

Université de Picardie - Jules Verne

585 Sciences, Technologie, Santé

Candidat(e) titulaire d'un Master 2 ou d'un diplôme d'ingénieur en automatique, robotique, systèmes embarqués, mécatronique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
Candidates must hold a Master 2 degree or an engineering degree in automation, robotics, embedded systems, mechatronics, applied mathematics or a related field.