Safran Electronics & Defense, société de haute technologie, est leader mondial de solutions et de services en optronique, avionique, électronique et logiciels critiques, pour les marchés civils et de défense.
Safran Electronics & Defense développe l’ensemble des systèmes d’électronique embarqués sur les avions et les hélicoptères, civils ou militaires.
Les problématiques de localisation, de planification et de prises de décision optimales et intelligentes sont des enjeux centraux pour les systèmes autonomes. Cette thèse vise à étudier les moyens qu’une flotte d’agents, à travers une couche délibérative, peut mettre en œuvre pour se localiser dans un environnement, possiblement « GNSS-denied », en se partageant des informations entre eux. Les informations échangées peuvent être en particulier des amers observés, ainsi que les poses relatives (orientations et positions) des agents entre eux.
Les problématiques sur lesquelles cette thèse se propose de travailler sont les suivantes :
- Le filtrage de Kalman invariant semble très compatible avec le problème de la localisation coopérative, et devrait apporter des propriétés de cohérence en l’absence de GPS que les autres techniques basées Kalman ne possèdent pas. Ce point n’a jamais été adressé dans la littérature, cependant. Il s’agira donc d’étendre le filtrage invariant et ses résultats à ce problème.
- On pourrait ensuite étudier quels mouvements la flotte, ou une partie de la flotte, doit mettre en œuvre pour améliorer la qualité de sa localisation. Pour répondre à cette question, les algorithmes de perception active mis en œuvre durant une précédente thèse, pour du mono-agent, pourront être repris, afin de les étendre au cas du multi-agent. Par rapport au cas mono-agent, l’aspect combinatoire sera à prendre en compte. De plus, il faudra inclure des contraintes supplémentaires pour éviter les collisions entre les agents.
- De façon plus fondamentale, quelles méthodes mettre en œuvre pour assurer que la localisation des agents de la flotte dérive le moins possible en environnement GNSS-denied et comment évaluer précisément l’incertitude ?
- Les méthodes de planification et/ou de contrôle peuvent permettre de maximiser les échanges de données entre les agents dans les environnements dans lesquels ils peuvent ne plus être en contact dans certaines zones (masquage par des obstacles, zones sans communication, etc.).
Références :
- Barrau, A., & Bonnabel, S. (2016). The invariant extended Kalman filter as a stable observer. IEEE Transactions on Automatic Control, 62(4), 1797-1812.
- Benhamou, J., Bonnabel, S., & Chapdelaine, C. (2024, October). Backpropagation-Based Analytical Derivatives of EKF Covariance for Active Sensing. In 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (pp. 12240-12247). IEEE.
Lien vers l’offre : Thèse – Navigation collaborative d’une flotte d’agents F/H – France, Massy – 162096 | Safran
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