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Recherche doctorant pour thèse sur cobotique et digital twins

ABG-80004 Sujet de Thèse
04/09/2018 < 25 K€ brut annuel
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Ausy
Sèvres - Ile-de-France - France
Recherche doctorant pour thèse sur cobotique et digital twins
  • Robotique
  • Informatique
Cobotique, Digital Twins

Description

Contexte et objectifs

Le contrôle de mouvement d’un robot collaboratif humanoïde, ou cobot, est une tâche qui présente de nombreux challenges. La découverte de l’espace sensori-moteur du robot peut s’avérer fastidieuse. Les tâches qu’un cobot humanoïde peut être amené à effectuer doivent prendre en compte la présence d’humains, rendant ainsi la manipulation et la navigation encore plus complexe. Enfin, le vieillissement du robot implique la nécessité de prendre en compte cette évolution dans le contrôle du robot et de soulever une alerte si nécessaire.

Pour répondre à ces défis, nous proposons l’approche « digital twin », un double numérique appris sur les données collectées sur le robot. Cette approche permet de prendre en compte l’évolution du robot afin d’entrainer des modèles prédictifs pour l’apprentissage d’un comportement ou la détection d’un changement dans la physique du robot.

On retrouve les mécanismes d’apprentissage pour contrôler l’exploration sensori-motrice et résoudre des problèmes spécifiques chez les primates. En s’adaptant tout au long de la vie, le cervelet et les ganglions de la base permettent à l’animal d’optimiser son comportement. Ces structures semblent agir comme le digital twin que nous cherchons à mettre en place. S’en inspirer permettrait d’obtenir des solutions capables d’apprendre en ligne et de fonctionner en temps réel.

Les objectifs de la thèse sont :

  • Proposer des modèles pour le digital twin, basés sur une architecture neuronale permettant de simuler efficacement le cobot et alerter en cas de variations anormales (maintenance prédictive).
  • Apprendre un comportement à un cobot en se basant sur l’apprentissage dans le monde réel ou dans la simulation. Dans le second cas, l’apprentissage devra être transféré au robot physique.
  • Permettre au cobot d’interagir de manière implicite avec un partenaire humain grâce à l’architecture proposée qui permettra le contrôle temps réel du robot.

Durant la thèse, le doctorant sera amené à travailler sur plusieurs plateformes robotique (robot humanoïde à commande hydraulique TINO à Cergy, Robot humanoïde chez AUSY).

Mots clés

Robot collaboratif, digital twin, apprentissage automatique

Compétences requises

Le profil recherché est un(e) étudiant(e), issu(e) préférablement d’un master recherche type IA réseaux de neurones, ingénierie des systèmes intelligents, robotique, traitement du signal ou équivalent.

La personne retenue doit être à l’aise sur la mise en œuvre de systèmes complexes, l’analyse de données et l’interprétation de résultats. Des compétences en langage C ou C++ sont un plus.

Une première expérience du monde de la Recherche, type stage de Master, est indispensable.

Nature du financement

Cifre

Précisions sur le financement

Présentation établissement et labo d'accueil

Ausy

AUSY, groupe français fondé en 1989, est l'un des principaux leaders européens du Conseil et de l'ingénierie en Hautes-Technologies. En 2016, AUSY a réalisé un chiffre d'affaires de 460,5M€ et emploie plus de 5300 collaborateurs sur plus de cinquante sites, avec une forte présence en Europe, aux États-Unis et en Asie.

Nominée au Prix de l’Audace Créatrice, AUSY apporte son soutien aux projets porteurs d’innovation

AUSY se positionne en tant que partenaire de référence dans le pilotage de projets d’envergure et accompagne de grandes entreprises à l’international. L'offre de services du Groupe est complète. Elle allie conseil et expertise, réalisation d'applications et de systèmes jusqu'à l'externalisation d'activités in-situ et ex-situ.

Grâce à sa culture de l'innovation et de la performance, AUSY garantit à ses ingénieurs des projets à forte valeur ajoutée et des opportunités de carrière ambitieuses.

 

ETIS, laboratoire des Equipes Traitement de l'Information et Systèmes, est une équipe de recherche commune à l'ENSEA et à l'Université de Cergy-Pontoise, reconnue par le CNRS (UMR 8051).

ETIS regroupe environ 80 membres, dont la moitié d'enseignants-chercheurs (ENSEA et Université de Cergy-Pontoise).

ETIS est organisé en quatre équipes de recherche, repartis sur les sites de l'ENSEA, et de l'Université de Cergy-Pontoise (St-Martin 1) :

Architecture, Systèmes, Technologies pour les unités Reconfigurables Embarquées (ASTRE) :

  • adéquation algorithme-architecture, conception d'IP
  • systèmes sur puce reconfigurables (RSoC)

 Information, Communications, Imagerie (ICI) :

  • algèbre linéaire
  • imagerie
  • codes LDPC et récepteurs itératifs
  • allocation de ressources pour la couche physique

  Indexation Multimédia et Intégration de Données (MIDI) :

  • indexation multimédia
  • intégration de données. 

Neurocybernétique : 

  • perception visuelle
  • apprentissage et imitation
  • navigation et planification
  • systèmes complexes

Intitulé du doctorat

Doctorat de Neurocybernétique

Pays d'obtention du doctorat

France

Etablissement délivrant le doctorat

ENSEA Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications

Ecole doctorale

Ecole Doctorale Sciences et Ingénierie - ED S&I

Profil du candidat

Compétences requises

Le profil recherché est un(e) étudiant(e), issu(e) préférablement d’un master recherche type IA réseaux de neurones, ingénierie des systèmes intelligents, robotique, traitement du signal ou équivalent.

La personne retenue doit être à l’aise sur la mise en œuvre de systèmes complexes, l’analyse de données et l’interprétation de résultats. Des compétences en langage C ou C++ sont un plus.

Une première expérience du monde de la Recherche, type stage de Master, est indispensable.

Date limite de candidature

15/10/2018
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