Laboratoire d’accueil
- Unité de recherche : Laboratoire Roberval
- Équipe de recherche : Mécanique, énergie, électricité, intégration (M2EI)
- site web: https://roberval.utc.fr
- Directeur(s) de thèse
- Erwan Dupont (Enseignant-chercheur)
- Christine Prelle (Professeure des universités)
- Laurent Petit (Maitre de conférences – HDR)
Domaines de compétence :
Sciences pour l’ingénieur – Mécatronique, intelligence artificielle
Mots Clés :
Micro-robotique, localisation magnétique 6DDL, réseaux de capteurs, capteurs
à effet Hall, intelligence artificielle, apprentissage informé par la physique
Description du sujet de thèse
La miniaturisation des produits et l’intégration croissante de fonctions au sein de dispositifs compacts constituent aujourd’hui une tendance majeure dans de nombreux secteurs tels que la micro-mécanique, l’électronique, le biomédical…
Cette évolution soulève toutefois d’importants défis, notamment en matière d’assemblage des dispositifs miniatures dont les performances sont déterminantes pour assurer la qualité des produits assemblés. Pour atteindre les niveaux d’exigence requis, la position et l’orientation des éléments de micro- manipulation doivent être connues avec précision.
Dans ce contexte, l’objectif du sujet de thèse consiste à développer une méthode de mesure sans contact permettant d’estimer la pose, c’est-à-dire la position et l’orientation, à 6 degrés de liberté entre deux structures rigides, par exemple pour positionner le système de micromanipulation dans un référentiel fixe. Cette méthode de mesure mettra en œuvre un principe magnétique : l’une des
structures rigides comprendra un réseau de capteurs à effet Hall et l’autre un réseau d’aimants permanents.
Coordonnées de la personne à contacter
Soumettre un Curriculum vitae (CV) et une lettre de motivation
- Erwan Dupont (erwan.dupont@utc.fr),
- Christine Prelle (christine.prelle@utc.fr),
- Laurent Petit (laurent.petit@utc.fr)
