Autonomie partagée haptique résiliente pour la manipulation mobile collaborative en environnements dégr

Sujet de thèse :
Développer une architecture de commande partagée résiliente pour les manipulateurs mobiles dans des environnements dangereux ou dégradés. Intégrer une allocation de rôles adaptative pilotée par l'IA avec un retour sensoriel portable intuitif pour ajuster l'autonomie en fonction de l'incertitude environnementale en temps réel et de l'état cognitif de l'opérateur. Assurer le succès et la sécurité de la mission lors de tâches collaboratives tout en minimisant la charge cognitive et physique de l'opérateur.

Contexte général et problème opérationnel. Lors d'opérations de haute intensité ou de réponses aux catastrophes, les opérateurs doivent transporter de lourdes charges (équipements, fournitures, blessés) sur des terrains non structurés et dangereux. Bien que les robots logistiques autonomes ("assistants") offrent une solution, ils manquent actuellement de la résilience nécessaire pour fonctionner de manière fiable dans des environnements dégradés (zones sans signal GNSS, obscurcissement visuel par la fumée/poussière, sol instable). À l'inverse, la téléopération pure ou le guidage manuel exigent une grande attention cognitive, rendant l'opérateur vulnérable et incapable de maintenir sa conscience de la situation. Le verrou scientifique critique est la rigidité de la collaboration homme-robot actuelle. Les systèmes existants utilisent des définitions de rôles statiques, qui échouent lorsque le robot perd sa confiance perceptive ou que l'humain devient cognitivement saturé. Pour être opérationnellement viable, le partenaire robotique doit posséder des capacités de prise de décision adaptative, basculant de manière fluide entre l'autonomie et la commande humaine totale en fonction du contexte.

État de l'art. Les méthodes actuelles de commande partagée reposent généralement sur des paramètres d'impédance fixes ou des interfaces de retour visuel. Cependant, dans des scénarios très exigeants, le canal visuel est souvent surchargé. Les canaux de communication "silencieux" sont sous-utilisés. De plus, la plupart des piles de navigation autonome sont fragiles ; elles s'arrêtent simplement en cas d'incertitude, au lieu de demander une aide spécifique à faible bande passante. Ce projet fait progresser l'état de l'art en proposant un cadre adaptatif, bidirectionnel et basé sur l'IA, où le robot et l'humain négocient continuellement l'autorité via l'interaction physique et des indices haptiques. Le verrou scientifique central est la rigidité des architectures de commande partagée de pointe. La plupart des cadres d'interaction homme-robot (IHR) existants reposent sur une allocation de rôles statique. Cela s'avère dangereux et très inefficace dans des environnements dynamiques : si la perception se dégrade, le robot peut exécuter des manœuvres risquées. Inversement, si l'opérateur subit un stress cognitif, ses commandes peuvent devenir sous-optimales et erratiques. Les systèmes actuels manquent
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