[H/F] PostDoc en 'Control-Aware Motion Planning' pour la robotique at LAAS-CNRS, Toulouse

Missions :
Informations pratiques :
- Poste : chercheur postdoctoral
- Lieu de travail : LAAS-CNRS, Toulouse, France
- Date de début (flexible) : Octobre 2024 (jusqu'à décembre 2024)
- Date de fin : fin mars 2026
- Salaire : entre 2991€ et 3417€ brut mensuel selon expérience
- Équipe : RIS (Robotics and InteractionS), voir https://www.laas.fr/en/teams/ris/
- Superviseurs : Thierry Simeon, Marco Cognetti et Juan Cortes

Résumé
Le Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS) est à la recherche d'un chercheur postdoctoral en robotique pour un postdoc de 18 mois au sein de l’équipe RIS

Activités :
Description du projet scientifique
Le projet s'inscrit dans le cadre du projet ANR CAMP dont l'objectif est de développer une approche de planification de mouvement intrinsèquement robuste en tenant compte du contrôle et générale. En particulier, une approche efficace pour gérer la complexité des robots opérant dans des environnements réels (et incertains) est le paradigme "feedforward/feedback" ou "planification/contrôle". Cette méthode comporte deux étapes clés : 1. Planification (feedforward) : Dans un premier temps, une trajectoire nominale appropriée pour les états et les commandes du robot est planifiée à l'aide des informations disponibles, telles que les modèles du robot et son environnement. Cette étape est généralement réalisée hors ligne et peut intégrer diverses contraintes (par exemple, éviter les collisions, actionnement limité) et optimiser des paramètres spécifiques (par exemple, le temps, l'énergie) ; 2. contrôle (feedback) : Bien que la trajectoire planifiée constitue une base, l'exécution en boucle ouverte échouerait probablement en raison des incertitudes inévitables dans les informations de planification. Par conséquent, un contrôleur de mouvement est utilisé pour "fermer la boucle" en ajustant le mouvement planifié en temps réel, ce qui garantit la robustesse contre les effets imprévus et les écarts par rapport à la trajectoire planifiée. Cette approche combinée d'anticipation et de rétroaction garantit que les robots peuvent fonctionner de manière efficace et fiable, même dans des environnements complexes et imprévisibles.

Le postdoc porte principalement sur le premier axe (i.e., la planification) et l’extension de résultats déjà obtenus dans le cadre du projet CAMP. En particulier, [1][2][3] ont proposé un planificateur de mouvement pour produire des mouvements de référence sans collision qui sont robustes contre les incertitudes paramétriques pour une grande classe de systèmes dynamiques complexes. Il s'articule autour du concept de sensibilité en boucle fermée [4,5], une quantité qui relie les variations de paramètres aux déviations de la trajectoire en boucle fermée par le système/contrôleur considéré. Cette métrique est utilisée dans un planificateur basé sur la diffusion d’arbres aléatoires [1,3] pour générer des trajectoires qui sont intrinsèquement robus
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